用于制造各种物品（从定制的医疗设备到经济适用房）的3D打印技术日益普及，也催生了对新3D打印材料的更多需求。为了减少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程序，使用机器学习来优化具有多种特性的新3D打印材料，如韧性和压缩强度。
通过简化材料开发，该系统降低了成本，并通过减少化学废物的数量来减轻对环境的影响。机器学习算法还可以通过提出人类直觉可能错过的独特化学配方来刺激创新。
用于制造各种物品（从定制的医疗设备到经济适用房）的3D打印技术日益普及，也催生了对新3D打印材料的更多需求。为了减少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程序，使用机器学习来优化具有多种特性的新3D打印材料，如韧性和压缩强度。
通过简化材料开发，该系统降低了成本，并通过减少化学废物的数量来减轻对环境的影响。机器学习算法还可以通过提出人类直觉可能错过的独特化学配方来刺激创新。
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