用于制造各種物品（從定制的醫(yī)療設備到經(jīng)濟適用房）的 3D 打印技術(shù)日益普及，也催生了對新 3D 打印材料的更多需求。為了減少發(fā)現(xiàn)這些新材料所需的時間，麻省理工學院的研究人員開發(fā)了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的程序，使用機器學習來優(yōu)化具有多種特性的新 3D 打印材料，如韌性和壓縮強度。通過簡化材料開發(fā)，該系統(tǒng)降低了成本，并通過減少化學廢物的數(shù)量來減輕對環(huán)境的影響。機器學習算法還可以通過提出人類直覺可能錯過的獨特化學配方來刺激創(chuàng)...

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