ENG: KAIST (President Kwang Hyung Lee) announced on the 25th January that a research team led by Professor Jemin Hwangbo of the Department of Mechanical Engineering developed a quadrupedal robot control technology that can walk robustly with agility even in deformable terrain such as sandy beach.

Reinforcement learning is an AI learning method used to create a machine that collects data on the results of various actions in an arbitrary situation and utilizes that set of data to perform a task. Because the amount of data required for reinforcement learning is so vast, a method of collecting data through simulations that approximates physical phenomena in the real environment is widely used. In particular, learning-based controllers in the field of walking robots have been applied to real environments after learning through data collected in simulations to successfully perform walking controls in various terrains. However, since the performance of the learning-based controller rapidly decreases when the actual environment has any discrepancy from the learned simulation environment, it is important to implement an environment similar to the real one in the data collection stage. Therefore, in order to create a learning-based controller that can maintain balance in a deforming terrain, the simulator must provide a similar contact experience.

The research team defined a contact model that predicted the force generated upon contact from the motion dynamics of a walking body based on a ground reaction force model that considered the additional mass effect of granular media defined in previous studies. Furthermore, by calculating the force generated from one or several contacts at each time step, the deforming terrain was efficiently simulated. The research team also introduced an artificial neural network structure that implicitly predicts ground characteristics by using a recurrent neural network that analyzes time-series data from the robot’s sensors.

The learned controller was mounted on the robot ‘RaiBo’, which was built hands-on by the research team to show high-speed walking of up to 3.03 m/s on a sandy beach where the robot’s feet were completely submerged in the sand. Even when applied to harder grounds, such as grassy fields, and a running track, it was able to run stably by adapting to the characteristics of the ground without any additional programming or revision to the controlling algorithm. In addition, it rotated with stability at 1.54 rad/s (approximately 90° per second) on an air mattress and demonstrated its quick adaptability even in the situation in which the terrain suddenly turned soft.

RO: KAIST (reprezentat de președintele Kwang Hyung Lee) a anunțat pe 25 ianuarie că o echipă de cercetare condusă de profesorul Jemin Hwangbo de la Departamentul de Inginerie Mecanică a dezvoltat o tehnologie de control al unui robot patruped care poate merge robust și cu agilitate chiar și pe un teren deformabil, cum ar fi o plajă de nisip.

Învățarea prin întărire este o metodă de învățare a inteligenței artificiale utilizată pentru a crea un sistem care colectează date privind rezultatele diferitelor acțiuni într-o situație arbitrară și utilizează acest set de date pentru a îndeplini o sarcină. Deoarece cantitatea de date necesare pentru învățarea prin consolidare este foarte mare, se utilizează pe scară largă o metodă de colectare a datelor prin simulări care aproximează fenomenele fizice din mediul real. În special, controlerele bazate pe învățare în domeniul roboților care merg pe jos au fost aplicate în medii reale după ce au învățat prin intermediul datelor colectate în simulări pentru a efectua cu succes sarcini de mers pe diferite terenuri. Cu toate acestea, deoarece performanța controlerului scade rapid atunci când mediul real prezintă discrepanțe față de mediul de simulare învățat, este important să se implementeze un mediu similar celui real în etapa de colectare a datelor. Prin urmare, pentru a crea un controler bazat pe învățare care să poată menține echilibrul pe un teren care se deformează, simulatorul trebuie să ofere o experiență de contact similară.

Echipa de cercetare a definit un model de contact care a prezis forța generată la contact din dinamica mișcării unui corp care merge, pe baza unui model de forță de reacție la sol care a luat în considerare efectul suplimentar de masă al mediului granular definit în studiile anterioare. În plus, prin calcularea forței generate de unul sau mai multe contacte la fiecare pas de timp, terenul în deformare a fost simulat în mod eficient. Echipa de cercetare a introdus, de asemenea, o structură de rețea neuronală artificială care prezice implicit caracteristicile terenului prin utilizarea unei rețele neuronale recurente care analizează datele din seriile temporale provenite de la senzorii robotului.

Controlerul învățat a fost montat pe robotul “RaiBo”, care a fost construit de echipa de cercetare pentru a demonstra mersul de mare viteză de până la 3,03 m/s pe o plajă de nisip, unde picioarele robotului au fost complet scufundate în nisip. Chiar și atunci când a fost aplicat pe terenuri mai dure, cum ar fi câmpuri cu iarbă și o pistă de alergare, acesta a fost capabil să meargă în mod stabil prin adaptarea la caracteristicile terenului fără programare suplimentară sau revizuire a algoritmului de control. În plus, acesta s-a rotit cu stabilitate la 1,54 rad/s (aproximativ 90° pe secundă) pe o saltea de aer și a demonstrat adaptabilitate rapidă chiar și în situația în care terenul a devenit brusc moale.

Source (KAIST, “KAIST’s Robo-Dog “RaiBo” runs through the sandy beach​”, 26.01.2023)

Paper: Choi, S., Ji, G., Park, J., Kim, H., Mun, J., Lee, J.H. and Hwangbo, J., 2023. Learning quadrupedal locomotion on deformable terrain. Science Robotics, 8(74), p.eade2256.

ENG: Acute chest pain syndrome may consist of tightness, burning or other discomfort in the chest or a severe pain that spreads to your back, neck, shoulders, arms or jaw. It may be accompanied by shortness of breath. Acute chest pain syndrome accounts for over 7 million emergency department visits annually in the U.S., making it one of the most common complaints. Fewer than 8% of these patients are diagnosed with the three major cardiovascular causes of acute chest pain syndrome, which are acute coronary syndrome, pulmonary embolism or aortic dissection. However, the life-threatening nature of these conditions and low specificity of clinical tests lead to substantial use of cardiovascular and pulmonary diagnostic imaging, often yielding negative results.

As emergency departments struggle with high patient numbers and shortage of hospital beds, effectively triaging patients at very low risk of these serious conditions is important. Deep learning can be trained to search X-ray images to find patterns associated with disease. For the study, Dr. Kolossváry and colleagues developed an open-source deep-learning model to identify patients with acute chest pain syndrome who were at risk for 30-day acute coronary syndrome, pulmonary embolism, aortic dissection or all-cause mortality, based on a chest X-ray.

The study used electronic health records of patients presenting with acute chest pain syndrome who had a chest X-ray and additional cardiovascular or pulmonary imaging and/or stress tests at Massachusetts General Hospital (MGH) or Brigham and Women’s Hospital in Boston between January 2005 and December 2015. For the study, 5,750 patients (mean age 59, including 3,329 men) were evaluated. The deep-learning model was trained on 23,005 patients from MGH to predict a 30-day composite endpoint of acute coronary syndrome, pulmonary embolism or aortic dissection and all-cause mortality based on chest X-ray images. The deep-learning tool significantly improved prediction of these adverse outcomes beyond age, sex and conventional clinical markers, such as d-dimer blood tests. The model maintained its diagnostic accuracy across age, sex, ethnicity and race. Using a 99% sensitivity threshold, the model was able to defer additional testing in 14% of patients as compared to 2% when using a model only incorporating age, sex, and biomarker data.

RO: Sindromul durerii toracice acute poate consta într-o senzație de apăsare, arsură sau alt disconfort în piept sau o durere severă care se răspândește în spate, gât, umeri, brațe sau maxilar. Poate fi însoțită de dificultăți de respirație. Sindromul durerii toracice acute reprezintă peste 7 milioane de vizite la departamentul de urgență anual în SUA, ceea ce îl face una dintre cele mai frecvente afecțiuni. Mai puțin de 8% dintre acești pacienți sunt diagnosticați cu cele trei cauze cardiovasculare majore ale sindromului durerii toracice acute, care sunt sindromul coronarian acut, embolia pulmonară sau disecția aortică. Cu toate acestea, natura amenințătoare de viață a acestor afecțiuni și specificitatea scăzută a testelor clinice conduc la o utilizare substanțială a imagisticii de diagnostic cardiovascular și pulmonar, care deseori dă rezultate negative.

În condițiile în care departamentele de urgență se luptă cu un număr mare de pacienți și cu lipsa paturilor de spital, este important să se realizeze un triaj eficient a pacienților cu risc foarte scăzut de a suferi de aceste afecțiuni grave. Învățarea profundă poate fi antrenată pentru a căuta în imaginile cu raze X tipare asociate cu boli. Pentru studiu, Dr. Kolossváry și colegii săi au dezvoltat un model de învățare profundă open-source pentru a identifica pacienții cu sindrom de durere toracică acută care prezentau un risc de sindrom coronarian acut la 30 de zile, embolie pulmonară, disecție aortică sau mortalitate, pe baza unei radiografii toracice.

Studiul a utilizat dosarele electronice de sănătate ale pacienților care s-au prezentat cu sindrom de durere toracică acută și care au fost supuși unei radiografii toracice și unor teste suplimentare de imagistică cardiovasculară sau pulmonară și teste de efort la Massachusetts General Hospital (MGH) sau la Brigham and Women’s Hospital din Boston între ianuarie 2005 și decembrie 2015. Pentru studiu, au fost evaluați 5.750 de pacienți (vârsta medie de 59 de ani, inclusiv 3.329 de bărbați). Modelul de învățare profundă a fost antrenat pe 23.005 pacienți de la MGH pentru a prezice un criteriu de evaluare compozit la 30 de zile de sindrom coronarian acut, embolie pulmonară sau disecție aortică și mortalitate din toate cauzele, pe baza imaginilor cu raze X toracice. Instrumentul de învățare în profunzime a îmbunătățit semnificativ predicția acestor rezultate adverse dincolo de vârstă, sex și markerii clinici convenționali, cum ar fi testele de sânge d-dimer. Modelul și-a menținut acuratețea de diagnosticare indiferent de vârstă, sex, etnie și rasă. Utilizând un prag de sensibilitate de 99%, modelul a reușit să amâne efectuarea de teste suplimentare la 14% dintre pacienți, comparativ cu 2% atunci când s-a utilizat un model care încorpora doar date privind vârsta, sexul și biomarkerii.

Source (RSNA, “Deep-learning tool significantly improved prediction of adverse outcomes”, 17.01.2023)

Papers: Kolossváry, M., Raghu, V.K., Nagurney, J.T., Hoffmann, U. and Lu, M.T., 2023. Deep learning analysis of chest radiographs to triage patients with acute chest pain syndrome. Radiology, p.221926.

Goo, J.M., 2023. Triaging: Another Vital Application of the Deep Learning Technique on Chest Radiographs at the Emergency Department. Radiology, p.223112.

ENG: Optical fibres are the backbone of our modern information networks. From long-range communication over the internet to high-speed information transfer within data centres and stock exchanges, optical fibre remains critical in our globalised world. Fibre networks are not, however, structurally perfect, and information transfer can be compromised when things go wrong. To address this problem, physicists at the University of Bath have developed a new kind of fibre designed to enhance the robustness of networks. This robustness could prove to be especially important in the coming age of quantum networks.

The team has fabricated optical fibres (the flexible glass channels through which information is sent) that can protect light (the medium through which data is transmitted) using the mathematics of topology. Best of all, these modified fibres are easily scalable, meaning the structure of each fibre can be preserved over thousands of kilometres. At its simplest, optical fibre – which typically has a diameter of 125 µm (similar to a thick strand of hair) – comprises a core of solid glass surrounded by cladding. Light travels through the core, where it bounces along as though reflecting off a mirror. However, the pathway taken by an optical fibre as it crisscrosses the landscape is rarely straight and undisturbed: turns, loops, and bends are the norm. Distortions in the fibre can cause information to degrade as it moves between sender and receiver.

To design this new fibre, the Bath team used topology, which is the mathematical study of quantities that remain unchanged despite continuous distortions to the geometry. Its principles are already applied to many areas of physics research. By connecting physical phenomena to unchanging numbers, the destructive effects of a disordered environment can be avoided. The fibre designed by the Bath team deploys topological ideas by including several light-guiding cores in a fibre, linked together in a spiral. Light can hop between these cores but becomes trapped within the edge thanks to the topological design. These edge states are protected against disorder in the structure.

Quantum networks are widely expected to play an important technological role in years to come. Quantum technologies have the capacity to store and process information in more powerful ways than ‘classical’ computers can today, as well as sending messages securely across global networks without any chance of eavesdropping. But the quantum states of light that transmit information are easily impacted by their environment and finding a way to protect them is a major challenge. This work may be a step towards maintaining quantum information in fibre optics using topological design.

RO: Fibrele optice reprezintă coloana vertebrală a rețelelor noastre moderne de informații. De la comunicațiile de lungă distanță pe internet la transferul de informații de mare viteză în centrele de date și bursele de valori, fibra optică rămâne esențială în lumea noastră globalizată. Cu toate acestea, rețelele de fibră optică nu sunt perfecte din punct de vedere structural, iar transferul de informații poate fi compromis atunci când lucrurile merg prost. Pentru a rezolva această problemă, fizicienii de la Universitatea din Bath au dezvoltat un nou tip de fibră conceput pentru a spori robustețea rețelelor. Aceasta s-ar putea dovedi a fi deosebit de importantă în viitoarea eră a rețelelor cuantice.

Echipa a fabricat fibre optice (canalele de sticlă flexibile prin care se transmit informațiile) care pot proteja lumina (mediul prin care se transmit datele) folosind matematica topologiei. Cel mai bun lucru este că aceste fibre modificate sunt ușor scalabile, ceea ce înseamnă că structura fiecărei fibre poate fi păstrată pe mii de kilometri. La modul cel mai simplu, fibra optică – care are de obicei un diametru de 125 µm (similar cu un fir gros de păr) – cuprinde un miez de sticlă solidă înconjurat de un strat de acoperire. Lumina călătorește prin miez, unde ricoșează ca și cum s-ar reflecta într-o oglindă. Cu toate acestea, traseul parcurs de o fibră optică în timp ce traversează peisajul este rareori drept și netulburat: virajele, buclele și curbele reprezintă norma. Distorsiunile din fibră pot cauza degradarea informațiilor pe măsură ce acestea se deplasează între emițător și receptor.

Pentru a proiecta această nouă fibră, echipa de la Bath a folosit topologia, care reprezintă studiul matematic al cantităților care rămân neschimbate în ciuda unor distorsiuni continue ale geometriei. Principiile sale sunt deja aplicate în multe domenii de cercetare în fizică. Prin conectarea fenomenelor fizice la numere neschimbate, pot fi evitate efectele distructive ale unui mediu dezordonat. Fibra proiectată de echipa de la Bath utilizează ideile topologice prin includerea mai multor nuclee de ghidare a luminii într-o fibră, legate între ele în spirală. Lumina poate sări între aceste nuclee, dar rămâne captivă în interiorul marginii datorită designului topologic. Aceste stări de margine sunt protejate împotriva dezordinii din structură.

Este de așteptat ca rețelele cuantice să joace un rol tehnologic important în anii următori. Tehnologiile cuantice au capacitatea de a stoca și de a procesa informații în moduri mai puternice decât o pot face în prezent computerele “clasice”, precum și de a trimite mesaje în siguranță prin rețele globale, fără nicio șansă de interceptare. Însă stările cuantice ale luminii care transmit informații sunt ușor influențate de mediul înconjurător, iar găsirea unei modalități de a le proteja reprezintă o provocare majoră. Această lucrare ar putea fi un pas înainte în direcția menținerii informațiilor cuantice în fibrele optice prin intermediul designului topologic.

Source (University of Bath, “The optical fibre that keeps data safe even after being twisted or bent”, 10.01.2023)

Paper: Roberts, N., Baardink, G., Nunn, J., Mosley, P.J. and Souslov, A., 2022. Topological supermodes in photonic crystal fibre. arXiv preprint arXiv:2201.10584.

ENG: The ancient Romans were masters of engineering, constructing vast networks of roads, aqueducts, ports, and massive buildings, whose remains have survived for two millennia. Many of these structures were built with concrete: Rome’s famed Pantheon, which has the world’s largest unreinforced concrete dome and was dedicated in A.D. 128, is still intact, and some ancient Roman aqueducts still deliver water to Rome today. Meanwhile, many modern concrete structures have crumbled after a few decades. Researchers have spent decades trying to figure out the secret of this ultradurable ancient construction material, particularly in structures that endured especially harsh conditions, such as docks, sewers, and seawalls, or those constructed in seismically active locations.

Now, a team of investigators from MIT, Harvard University, and laboratories in Italy and Switzerland, has made progress in this field, discovering ancient concrete-manufacturing strategies that incorporated several key self-healing functionalities. For many years, researchers have assumed that the key to the ancient concrete’s durability was based on one ingredient: pozzolanic material such as volcanic ash from the area of Pozzuoli, on the Bay of Naples. This specific kind of ash was even shipped all across the vast Roman empire to be used in construction, and was described as a key ingredient for concrete in accounts by architects and historians at the time.

Under closer examination, these ancient samples also contain small, distinctive, millimeter-scale bright white mineral features, which have been long recognized as a ubiquitous component of Roman concretes. These white chunks, often referred to as “lime clasts,” originate from lime, another key component of the ancient concrete mix. Previously disregarded as merely evidence of sloppy mixing practices, or poor-quality raw materials, the new study suggests that these tiny lime clasts gave the concrete a previously unrecognized self-healing capability.

Historically, it had been assumed that when lime was incorporated into Roman concrete, it was first combined with water to form a highly reactive paste-like material, in a process known as slaking. But this process alone could not account for the presence of the lime clasts. Studying samples of this ancient concrete, the team determined that the white inclusions were, indeed, made out of various forms of calcium carbonate. And spectroscopic examination provided clues that these had been formed at extreme temperatures, as would be expected from the exothermic reaction produced by using quicklime instead of, or in addition to, the slaked lime in the mixture. Hot mixing, the team has now concluded, was actually the key to the super-durable nature.

During the hot mixing process, the lime clasts develop a characteristically brittle nanoparticulate architecture, creating an easily fractured and reactive calcium source, which, as the team proposed, could provide a critical self-healing functionality. As soon as tiny cracks start to form within the concrete, they can preferentially travel through the high-surface-area lime clasts. This material can then react with water, creating a calcium-saturated solution, which can recrystallize as calcium carbonate and quickly fill the crack, or react with pozzolanic materials to further strengthen the composite material. These reactions take place spontaneously and therefore automatically heal the cracks before they spread.

RO: Romanii antici au fost maeștri ai ingineriei, construind vaste rețele de drumuri, apeducte, porturi și clădiri masive, ale căror rămășițe au supraviețuit timp de două milenii. Multe dintre aceste structuri au fost construite cu beton: faimosul Panteon al Romei, care are cea mai mare cupolă din beton nearmat din lume și a fost inaugurat în anul 128 d.Hr., este încă intact, iar unele apeducte romane antice livrează apă Romei și astăzi. Între timp, multe structuri moderne din beton s-au prăbușit după câteva decenii. Cercetătorii au petrecut zeci de ani încercând să afle secretul acestui material de construcție antic ultrarezistent, în special în cazul structurilor care au rezistat în condiții deosebit de dure, cum ar fi docurile, canalizările și digurile de protecție a mării, sau cele construite în locuri cu activitate seismică.

Acum, o echipă de cercetători de la MIT, Universitatea Harvard și laboratoare din Italia și Elveția a făcut progrese în acest domeniu, descoperind strategii de fabricare a betonului antic care au încorporat mai multe funcționalități cheie de autovindecare. Timp de mulți ani, cercetătorii au presupus că cheia durabilității betonului antic se baza pe un singur ingredient: material pozzolanic, cum ar fi cenușa vulcanică din zona Pozzuoli, din Golful Napoli. Acest tip specific de cenușă a fost chiar expediat în tot vastul imperiu roman pentru a fi folosit în construcții și a fost descris ca fiind un ingredient cheie pentru beton în relatările arhitecților și istoricilor din acea vreme.

La o examinare mai atentă, aceste mostre antice conțin, de asemenea, mici minerale albe strălucitoare, distincte, la scară milimetrică, care au fost recunoscute de mult timp ca fiind o componentă omniprezentă a betoanelor romane. Aceste bucăți albe, denumite adesea “claste de var”, provin din var, o altă componentă cheie a amestecului de beton antic. Ignorate anterior ca fiind doar dovezi ale unor practici de amestecare neglijente sau ale unor materii prime de proastă calitate, noul studiu sugerează că aceste mici cioburi de var au conferit betonului o capacitate de autovindecare nerecunoscută anterior.

Din punct de vedere istoric, s-a presupus că atunci când varul era încorporat în betonul roman, acesta era mai întâi combinat cu apă pentru a forma un material foarte reactiv, asemănător unei paste, într-un proces cunoscut sub numele de stingere. Dar acest proces nu putea explica singur prezența cioburilor de var. Studiind eșantioane din acest beton antic, echipa a determinat că incluziunile albe erau, într-adevăr, alcătuite din diferite forme de carbonat de calciu. Iar examinarea spectroscopică a oferit indicii că acestea s-au format la temperaturi extreme, așa cum ar fi fost de așteptat în urma reacției exotermice produse de utilizarea varului viu în locul sau în plus față de varul stins în amestec. Amestecul la cald, a concluzionat acum echipa, a fost, de fapt, cheia naturii super-durabile.

În timpul procesului de amestecare la cald, cioburile de var dezvoltă o arhitectură nanoparticulară fragilă caracteristică, creând o sursă de calciu ușor de fracturat și reactiv, care, așa cum a propus echipa, ar putea oferi o funcționalitate critică de autovindecare. De îndată ce mici fisuri încep să se formeze în interiorul betonului, acestea se pot deplasa în mod preferențial prin claste de var cu suprafață mare. Acest material poate reacționa apoi cu apa, creând o soluție saturată de calciu, care se poate recristaliza sub formă de carbonat de calciu și poate umple rapid fisura, sau poate reacționa cu materiale pozzolanice pentru a consolida și mai mult materialul compozit. Aceste reacții au loc în mod spontan și, prin urmare, vindecă automat fisurile înainte ca acestea să se extindă.

Source (MIT News, “Riddle solved: Why was Roman concrete so durable?”, 06.01.2023)

ENG: Engineering researchers have developed a new self-healing composite that allows structures to repair themselves in place, without having to be removed from service. This latest technology resolves two longstanding challenges for self-healing materials, and can significantly extend the lifespan of structural components such as wind-turbine blades and aircraft wings.

Laminated composites are made from layers of fibrous reinforcement, e.g. glass and carbon-fiber, bonded together. Damage most often occurs when the “glue” that binds these layers together begins to peel away from the reinforcement, or delaminate. The research team addressed this problem by 3D printing a pattern of thermoplastic healing agent onto the reinforcement material. The researchers also embedded thin “heater” layers in the composite. When an electrical current is applied, the heater layers warm up. This, in turn, melts the healing agent, which flows into any cracks or microfractures within the composite and repairs them.

The printed thermoplastic also enhances inherent resistance to fracture by up to 500%, meaning it requires more energy to cause delamination in the first place. In addition, the healing agent and heater layers are all made of readily available materials, and are relatively inexpensive. Another advantage of the new technology is that, if incorporated into aircraft wings, the internal heating elements would allow airlines to stop using chemical agents to remove ice from wings when aircraft are on the ground, and also to de-ice in flight.

RO: Cercetătorii din domeniul ingineriei au dezvoltat un nou compozit autovindecător care permite structurilor să se repare pe loc, fără a fi nevoie să fie scoase din funcțiune. Această tehnologie de ultimă oră rezolvă două provocări de lungă durată pentru materialele cu auto-reparare și poate prelungi semnificativ durata de viață a componentelor structurale, cum ar fi paletele turbinelor eoliene și aripile aeronavelor.

Materialele compozite laminate sunt realizate din straturi de armături fibroase, de exemplu, fibre de sticlă și de carbon, lipite între ele. Deteriorarea apare cel mai adesea atunci când “lipiciul” care leagă aceste straturi între ele începe să se desprindă de armătură sau să se delamineze. Echipa de cercetare a abordat această problemă prin imprimarea 3D a unui model de agent de vindecare termoplastic pe materialul de armare. Cercetătorii au încorporat straturi subțiri de “încălzire” în compozit. Atunci când se aplică un curent electric, aceste straturi se încălzesc. Acest lucru, la rândul său, topește agentul de vindecare, care curge în orice fisuri sau microfisuri din compozit și le repară.

Termoplasticul imprimat îmbunătățește rezistența inerentă la fractură cu până la 500%, ceea ce înseamnă că este nevoie de mai multă energie pentru a provoca delaminarea. În plus, agentul de vindecare și straturile de încălzire sunt toate realizate din materiale ușor disponibile și sunt relativ ieftine. Un alt avantaj al noii tehnologii este că, dacă ar fi încorporate în aripile aeronavelor, elementele de încălzire internă ar permite companiilor aeriene să nu mai folosească agenți chimici pentru a îndepărta gheața de pe aripi atunci când aeronavele sunt la sol, dar și pentru a le dezgheța în timpul zborului.

Source (NC State University, “New Tech Solves Longstanding Challenges for Self-Healing Materials”, 31.10.2022)

Paper: Snyder, A.D., Phillips, Z.J., Turicek, J.S., Diesendruck, C.E., Nakshatrala, K.B. and Patrick, J.F., 2022. Prolonged in situ self-healing in structural composites via thermo-reversible entanglement. Nature Communications, 13(1), pp.1-12.