3D打印在制造各种物品方面的日益普及,对专为特定用途设计的新型3D打印材料产生了更多需求。
为了缩短发现这些新材料所需的时间,麻省理工学院的研究人员开发了一种数据驱动的过程,该过程使用机器学习来优化具有多种特性,如韧性和抗压强度的新型3D打印材料。
通过简化材料开发,该系统通过减少化学废物量来降低成本并减轻对环境的影响。
“材料开发在很大程度上仍然是一个手动过程。化学家进入实验室,手工混合成分,制作样品,测试它们,并得出最终配方。但是,与其让化学家在几天内只能进行几次迭代,我们的系统可以在同一时间跨度内进行数百次迭代。”该论文的共同主要作者,计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)计算设计和制造组(CDFG)的机械工程师兼项目经理MikeFoshey说。
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