USC的團隊已經開發出 種使用新的基于AI的軟件將3D打印精度提高50％或更多的方法。
如今，3D打印是高科技且相當可預測的過程。但是，仍然存在的 個問題是如何避免打印不符合預期要求，因此無法使用的對象，從而導致材料和資源的浪費。
南加州大學維特比工程學院的科學 提出了 種他們認為是解決問題的解決方案，它采用了 種新的基于機器學習的方式來確保3D打印作業的準確性。
從研究者工業及系統工程學的丹尼爾J.愛潑斯坦部門制定了 套新的算法，并呼吁PrintFixer 個軟件工具，他們說可以提高50％的3D印刷精度以上。
他說，該團隊由工業和系統工程以及化學工程和材料科學副教授黃強帶 ，希望該技術可以通過消除浪費的過程來使增材制造過程更加經濟和可持續。“由于種種原因，實際上可能需要業界進行八次迭代構建才能使 個零件正確無誤，” 導這項研究的Qian強說。
使用USC維特比團隊的新技術有可能在某些情況下提高3D打印過程的準確性（就達到基于計算機模型的預期結果而言）。
向過去學習
出于多種原因，很少有3D打印的對象以其建模的確切方式從打印過程中出來。研究人員說，這些包括在打印過程中打印材料的膨脹或收縮或意外的打印機行為。
他們說，USC維特比團隊開發的PrintFixer軟件可以從自身的錯誤中吸取教訓，以創建更準確的打印作業。該團隊設計了它來利用過去工作中的數據來訓練其人工智能（AI），以預測對象中形狀變形的發生位置，從而可以在錯誤發生之前就將其修復。
黃說，這種技術不需要很長的印刷歷史就可以解決問題，因為它被設計為以盡可能少的過去信息來完成其工作。
他在新聞稿中說：“從選定的五個對象到八個對象，我們可以學習很多有用的信息。” “我們可以利用少量數據對各種物體進行預測。”
與材料無關的解決方案
研究人員說，他們還培訓了他們的技術，使其能夠以相同的精度與各種應用程序和材料 起使用，因此它可以用于航空航天，商業塑料甚至牙科診所等各種行業。
該團隊在《IEEE自動化科學與工程學報》上發表了 篇關于他們工作的論文。
研究人員之 的內森·德克爾（Nathan Decker）表示，研究人員希望有 天，他們的AI和軟件將成為盡可能多的人使用的工具-從大型商業印刷制造商到 庭愛好者。
該團隊希望將改進軟件的AI視為社區的 項工作，并計劃維護 個數據庫，以便用戶可以共享其打印輸出數據以進行研究和開發。Decker在 份新聞聲明中說：“ 旦全 有很多人使用此功能，您就有機會利用大量數據，這確實是 個不可思議的機會，這可能是非常強大的事情。”
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