3d打印|30次实验发现12种最佳配方，MIT最新AI算法将3D打印材料性能空间扩大288倍( 二 )
为了最大限度地减少测试不同配方所需的资源，并快速找到更好的性能设计，研究人员使用了基于贝叶斯优化的数据驱动方法（图 F） 。
整个决策过程中的一个关键洞见，在于平衡利用最有前途的公式和探索设计空间的不确定区域 。实验结果展示了快速的性能空间改进和 12 种 3D 打印材料的发现，仅在 30 次算法迭代后就实现了最佳的融合方案，该方法还能很容易地推广到其他配方设计问题，如坚韧水凝胶、外科密封剂或纳米复合涂层的优化中 。
性能空间体积增加 288 倍具体而言，关于基本成分和材料配方，研究人员首先生成了一组相互兼容的光固化初级配方，以混合并具有不同的机械性能，当然，他们并不是从头开始开发打印材料，而是首先确定了八种商用配方成分（包含一种光引发剂、三种稀释剂和四种低聚物），然后，六种主要配方（A 至 F）由库中的八种主要成分组成 。
为确保配方成分的所有可能组合均可 3D 打印，且在可打印粘度范围内，研究人员还添加了表面活性剂以调整材料表面张力，增加与打印机的兼容性 。
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图｜系统中使用的主要配方以及主要配方性能，涵盖广泛的机械性能（来源：Science Advances）
之后，研究人员使用基于喷射阀分配技术的 3D 打印进行实验，与其他类型的 3D 打印技术相比，喷射阀能够分配具有多种流体特性的墨水材质，且需要较少的工艺参数调整就能实现可靠的打印过程，这些特性增加了可测试的材质种类，可减少样品制作和数据收集的时间 。
最后，为了从每个配方中提取性能数据，研究人员使用通用测试仪对 3D 打印和后处理的样品进行压缩测试 。
论文中提出优化算法的目标是在主要配方 A 到 F 的 6D 设计空间中导航，并快速发现关于三个目标的最佳性能设计：韧性、压缩模量和最大强度 。之所以选择这些性能指标，是因为这些特征是工程应用中重要机械性能，通常，这三种材料特性都需要最大化 。
然而，这些目标往往相互冲突，因此没有单一的最优解决方案，而是一组具有不同权衡的最佳性能设计 。论文中提出的机器学习方法通过学习预测未测试样本的性能，并指导设计空间的采样，以快速找到性能更好的设计 。
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图｜概述用于寻找最佳 3D 打印材料配方的优化算法（来源：Science Advances）
为了测试实验中提议的材料开发工作流程，研究人员总共进行了 30 次算法迭代，因为除了初始数据集外，预算固定为 120 个样本 。在每个算法迭代中，为了减少时间，并行测试了四个样本，在优化过程中总共测试了 120 个样本，在测试了总共 150 个样品（30 个初始样品和 120 个算法提出的样品）后，系统最终确定了一组 12 种配方，它们在压缩模量、最大压缩强度和韧性三个机械性能方面具有最佳权衡 。
经过迭代的算法鼓励探索性能空间的未知区域，并发现性能变化较大的材料 。
当监测主要配方和所有评估样品的抗压强度和抗压模量性能时，性能空间将扩大 250%；抗压强度和韧性增大较大，提高了 399%；在压缩模量和韧性方面，性能空间提高了 584% 。凸面外壳是所有测试样品内封闭的性能空间体积的度量，比最初五种主要配方的性能空间体积增加了 288 倍，这些改进对于需要特定属性范围，且无法轻易手动找到的应用程序可能很重要 。
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