据约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室（APL）称，人工智能正在革新金属3D打印领域，通过优化高性能钛合金部件的生产流程，提升其性能。APL与约翰斯·霍普金斯大学怀廷工程学院的研究人员开发出人工智能驱动的方法，加速制造Ti-6Al-4V——一种以强度和轻质著称的广泛使用的钛合金。

“国家迫切需要加快制造进程，以满足当前和未来冲突的需求，” APL极端与多功能材料科学项目负责人摩根·特雷克斯勒表示。“在APL，我们正在推进激光基增材制造领域的研究，以快速开发出适用于任务的材料。”

他们的研究发表在《增材制造》杂志上，重点在于激光粉末床熔融技术。人工智能驱动的模型识别出比以往认为可行的更广泛的工艺参数范围——这使得在保持甚至提升材料性能的同时，能够实现更快的生产速度。

“多年来，我们一直认为某些工艺参数对所有材料来说都是‘禁区’，因为它们会导致产品质量不佳，” APL高级材料科学家布兰登·克鲁姆表示。“但通过使用人工智能探索所有可能性，我们发现了新的工艺区域，这些区域允许更快的打印速度，同时保持甚至提升材料的强度和延展性。”

这一突破可能会对依赖高性能钛部件的行业产生重大影响，如航空航天、造船和医疗设备行业。由包括萨姆纳特·戈什在内的研究人员开发的人工智能驱动的模拟，也有助于预测3D打印材料在极端环境下的性能。这与美国宇航局空间技术研究机构（STRIs）加速材料鉴定和认证以用于太空应用的努力相契合。

2021年，该团队研究了3D打印中的缺陷控制，并开发了一个快速材料优化框架，这导致了2020年的一项专利。利用机器学习，研究人员在虚拟环境中探索了数千种工艺配置——减少了对传统试错方法的依赖。

通过采用贝叶斯优化，人工智能迅速识别出之前被忽略的最优设置，从而能够生产出更强、更密集的钛部件。“这不仅仅是关于更快地制造部件，” 克鲁姆表示。“人工智能正在帮助我们探索我们自己不会考虑的工艺区域。”

未来的工作旨在扩展人工智能的能力，结合实时原位监测，在打印过程中调整制造条件。“我们设想一种范式转变，未来的增材制造系统可以在打印过程中进行调整，以确保完美质量，” APL制造技术首席科学家史蒂夫·斯托克表示。