3D打印在制作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流程，该流程使用机器学习来优化具有韧性和抗压强度等特性的新型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降低了成本并减轻了对环境的影响。“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，并提出最终配方。但我们的系统不需要让化学家进行几次迭代，而是可以执行数百次同一时间跨度内的迭代次数。”该论文的共同主要作者、计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的计算设计与制造组(CDFG)的机械工程师和项目经理MikeFoshey说。据悉，该研究发表于2021年10月15日的《科学进展》。
