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3D打印在制造各種物品方面的日益普及，對專為特定用途設計的新型3D打印材料產生了更多需求。

為了縮短發現這些新材料所需的時間，麻省理工學院的研究人員開發了一種數據驅動的過程，該過程使用機器學習來優化具有多種特性，如韌性和抗壓強度的新型3D打印材料。

通過簡化材料開發，該系統通過減少化學廢物量來降低成本并減輕對環境的影響。

“材料開發在很大程度上仍然是一個手動過程。化學家進入實驗室，手工混合成分，制作樣品，測試它們，并得出最終配方。但是，與其讓化學家在幾天內只能進行幾次迭代，我們的系統可以在同一時間跨度內進行數百次迭代。”該論文的共同主要作者，計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)計算設計和制造組(CDFG)的機械工程師兼項目經理MikeFoshey說。

據悉，該研究已于2021年10月15日發表在《科學進展》上。