人工智能与3D打印连合，或将成为新热门

南极熊导读：增材制造不停在发展强大，是许多重要范畴的支柱，比方汽车行业、航空航天工业、可连续修建等。大多数工业部分都选择使用人工智进步收入并淘汰工作时间，增材制造行业也不例外。人工智能 (AI) 在3D打印中的应用不停是天下各地研究者们研究的重点。

人工智能在3D打印中的工业应用

随着 AI 与 3D 打印的连合，可以猜测各大制造公司的管理运营方式将发生巨大变革。从产物开辟到配药，人工智能技能可以推动整个供应链。打印过程自动化也将淘汰人为错误的大概性，大大进步生产服从。人工智能在 3D 打印中的潜力不但仅范围于制造和修建行业，像康健、计划、修建和航空航天等其他行业也可以从 AI 与 3D 打印的连合中获益。

使用呆板学习举行3D打印的焦点上风

增材制造范畴正在敏捷扩大，新的质料、技能和办理方案不绝被涌现。从确定某项工作的最佳质推测通过消除人为错误来进步产物的构造质量，呆板学习 (ML) 正在发挥其独特的上风。

在将3D打印的物体真正应用前，必须对其举行修复以消除孔洞和其他缺陷，这每每须要大量的人力物力，但如今这些困难都可以由 ML 自动辨认和办理，节省了时间和款项，由于它无需重新打印整个产物或耗费数小时手动修复每个组件。通过根据履历举行微小的改动，可以使用呆板学习来优化计划，最大化高质量的输出。猜测性维护使用 ML 算法可以或许猜测零件何时须要更换或维修才气完全失效，有助于构造操持并制止在等候更换组件时因昂贵的维修或停机而造成的丧失。使用呆板学习，公司可以使用斲丧者数据来创造满足他们需求的商品。简而言之，AI 和 ML 在与 3D 打印连合使用时具有多种上风。

●AI故障远程检测

在 3D 打印过程中检测故障是须要的。Processes期刊先容了一种基于 AI 的新型盘算机视觉方法， 用于在打印过程中评估熔丝制造 (FFF) 3D 打印项目标质量。

通太过析过程捕捉的视频，构建神经网络以发现整个打印过程中的 3D 打印题目。在打印过程中，3D 打印的物品很大概会出现缺陷，比如拉丝。这些缺陷通常与打印参数之一或对象的多少形状干系联。在这种情况下，AI 框架（深度卷积神经网络）在实时情况中开辟和实行，以对实时摄像机流实行检测过程和猜测。

原文链接：https://doi.org/10.3390/pr8111464

●支持 AI 的 3D 打印怎样塑造正畸学的未来

与其他行业雷同，创新的数字技能已经改变了医疗保健行业和正畸实践。人工智能 (AI) 和 3D 打印技能的最新突破对于增强正畸诊断和治疗操持，以及构建算法和制造个性化正畸产物具有告急意义。

人工智能在诊断牙颌面非常和计划矫形外科手术方面具有巨大的远景。卷积神经网络方法表明，正颌手术显着改善了大多数患者的形状和审美情趣。AI 技能进步了正颌手术的临床正确性、使用 3D 模子（手术矫形器的 3D 制造）举行治疗规划以及治疗随访和图片叠加。

●基于 AI 的适印性查抄

理论上，3D 打印过程可以或许创建任何 3D 对象。然而，与传统生产工艺相比，3D打印由于其拓扑特性和特殊的质料需求，其开辟使用仍旧受到限定。Journal of Basis Applied Science and Management System上的最新文章向读者先容了可打印性查抄器 (PC) 步调，该步调可确定对象是否得当 3D 打印或其他生产方法。

它由特性提取器 (FE)、打印机管理器 (PM) 和验证器引擎 (VE) 构成。PC 根据标准的复杂性值的结果举行判断。盘算复杂性取决于多个指标的选择，比方测试的运行时间。具体而言，有限元的目标是检索给定 3D 对象的科学可测试特性。PM 负责使用实用的限定来管理打印机，然后将打印机设置文件发送给 VE。同时，VE可以匹配FE和PM的特性和范围性，根据终极的复杂度结果验证3D物体的可打印性。

●人工智能怎样影响航空航天零件的 3D 金属打印？

Journal of Physics: Conference Series收录了一篇文章，先容了工智能在 3D 金属打印中的集成已被视为一种潜伏的发展，因此成为航空航天技能进步的根本。3D 打印与人工智能相连合，使航空航天制造商可以或许以更低的本钱和更少的浪费生产更正确、更正确的航空部件，并进步计划自由度。传感器和摄像头安装在 3D 打印机内，通常靠近粉末质料和激光束归并形成固体层的喷嘴附近，以提供过程控制和监视。然后将数据发送到专门的软件，实时评估和表明各种征象，认识到题目并使用人工智能的力气来办理它们。

原文链接：10.1088/1742-6596/1892/1/012015

●麻省理工学院：基于人工智能的新型质料 3D 打印

麻省理工学院的研究职员创建了一种呆板学习算法实时分析和更改3D打印过程以修复故障。科学家和技能职员不停在发明可用于 3D 打印的具有独特品格的新质料。然而，相识怎样制造这些物质大概是一项困难且昂贵的挑衅。使用人工智能，麻省理工学院的研究职员如今已经简化了这项技能。开辟一个呆板学习体系，使用盘算机视觉来监控生产过程并实时修复质料处置惩罚故障。通过模仿，研究职员教会神经网络怎样修改打印设置以淘汰错误，然后将该控制器应用于真正的 3D 打印机。该技能比从前的任何 3D 打印控制器产生更正确的打印件。

人工智能在3D打印中应用的挑衅

使用 ML 方法可知数据驱动的数值模仿比基于物理的数值模仿在盘算上更有用。原位分析和闭环调治高度依靠于盘算工作。由于数据集更大，使用高速摄像机查抄水池须要更多的处置惩罚资源。这种使用大数据网络的应用步调须要改进呆板学习算法。盘算本钱是在增材制造中实行 AI 的巨大停滞。

数据互换对于大型数据库的开辟至关告急，而大型数据库是 ML 算法运行所必须的。随着越来越多的研究小组专注于新型质料和工艺的创造，数据网络和预处置惩罚的标准将确保数据共享并促进 AM 社区内的协作。许多 ML 框架相互不兼容。为了在研究社区中流传 ML 模子，创建划一的框架至关告急。缺乏标准是一个巨大题目，须要立即接纳步调办理这一巨大题目。

呆板学习 (ML) 算法的性能与输入数据的质量一样出色。涉及熔融过程的 3D 打印步调中使用的传感装备必须具有快速革新率和出色的分辨率，以便从熔池中网络信息。只管使用的传感器种类繁多，但每种现场监测方法都有范围性，拦阻了其在实际生产线上的应用。

市场分析

Fortune Business Insights对环球 3D 打印市场以及 AI 自动化 3D 打印行业举行了全面分析。2021 年，环球 3D 打印市场估计为 151 亿美元。预计从 2022 年到 2029 年，复合年增长率为 24.3%，从 2022 年的 183.3 亿美元增长到 2029 年的 839 亿美元。

2021 年自动化 3D 打印市场代价 7.0669 亿美元，预计到 2027 年将到达 58.7856 亿美元，2022 年至 2027 年的复合年增长率为 41.76%。制造业人工智能的市场规模预计将到达 163 亿美元2027 年，根据Research and Markets发布的最新陈诉，2022 年至 2027 年的复合年增长率为 47.9% ！

未来猜测

人工智能正在为增材制造行业提供上风，未来的研究应会集于：

●连合基于AI的可打印性测试、切片和门路规划，以加快并行切片并优化 3D 打印路径。

●使用面向服务的架构 (SOA) 通过基于云的计划和生产体系来进步 3D 打印的顺应性、集成性和个性化。

●通过指数技能、并行化和切片算法的改进来改进基于 ML 的盘算预制（过程规划），进一步为快速的环球工业化开辟蹊径。

简而言之，人工智能和 3D 打印的交织已经成为乐成的法门，天下各地的机构都在投资这一特定范畴。