亚利桑那州立大学（ASU）的研究团队正利用人工智能大幅提升金属3D打印技术的速度、精度和效率。这个项目由教授Aviral Shrivastava和Ashif Iquebal领导，并得到了NSF的资助，项目名称为“CompAM: Enabling Computational Additive Manufacturing”。
该团队挑战3D打印一个五轴316L不锈钢海军螺旋桨，这种部件具有复杂的几何形状和严格的性能要求，同时需要精确控制金属的微观结构，目标是实现亚微米级的晶粒尺寸，比蜘蛛丝还细。传统的金属打印质量控制方法需要长时间的超级计算机模拟或昂贵的试错过程，而该团队开发的物理驱动的AI系统能够在打印过程中实时学习金属的形成方式。
该系统通过智能识别和聚焦关键区域，跳过稳定部分，大幅减少模拟时间并提高准确性。通过结合物理规则和数据驱动学习，AI系统无需依赖庞大的数据集就能适应变化。这项技术不仅显著缩短了模拟时间，还提高了打印精度。
“这项工作的真正价值在于它能够桥接研究和工业需求，”Iquebal说道。在航空航天或国防等材料性能至关重要的领域，提前预测和微调材料特性的能力将是一大突破。研究团队将使用ASU最先进的3D打印机，其配备激光和六轴机械臂，来比较预测与实际的微观结构。
