算法 l 在增材制造（AM）过程中应用机器学习（ML）的算法

增材制造界的全球发展趋势正在将注意力转向寻求质量保证的新兴研究领域，评估和改进现有的控制策略。机器学习算法可以用于优化、诊断和预测，以提高增材制造过程的控制精度和预测未来的性能。

3D打印发展到通过技术创新和智能系统来提高金属增材制造部件质量的节点，以满足工业界对可靠性和安全性的高要求，机器学习扮演了关键的作用，机器学习可以辅助增材制造中的闭环控制，通过智能决策和预测能力来优化工艺参数，实现更高质量的制造。

人工智能将重新定义增材制造，解决制约3D打印产业化方面有关产品质量的两个关键挑战：Predictability（质量的可预测性）与Repeatability（质量的可重复性）。人工智能将成为3D打印技术的内核，赋能3D打印技术突破成本与可复制性的束缚，将扫平原型制造与量产之间的鸿沟，开辟指数级别增长之路，也将重新定义增材制造领域的诸多商业模式。

3D科学谷创始人王晓燕