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。
据悉，该研究已于2021年10月15日发表在《科学进展》上。
