罗格斯大学AI突破：实现极端环境稳定3D打印，并将制造创新周期从数十年压缩至最短

罗格斯大学工程师已证实，人工智能能够通过两种关键方式克服增材制造领域的重大挑战：在极端环境下实现可靠的3D打印，以及大幅缩短传统制造工艺的开发周期。

在机械与航空航天工程系副教授Rajiv Malhotra主导的两项突破性研究中，自主系统被证明能够在地球之外、战区及灾区等严苛场景中保障制造过程的稳定性，同时将创新周期从数十年压缩至极短时间。

首项研究发表于《制造过程期刊》，重点关注"远征增材制造"——即在非受控环境中进行零件生产。这类环境存在振动、温度波动和操作人员经验不足等不可预测的干扰因素，容易导致打印失败。

研究团队开发了一种名为"条件强化学习"的新型人工智能方法，通过摄像头实时监控打印过程，检测缺陷并即时调整打印机参数，无需中断打印或重新训练软件。

Malhotra表示："零件制作的成功与否可能直接决定任务成败，甚至影响人员安全。我们的系统能够处理包括操作人员缺乏培训在内的各种意外干扰，将缺陷率降低了十倍以上。"

第二项研究发表于《智能制造期刊》，旨在解决制造创新周期缓慢的难题。团队构建的人工智能系统能够通过读取科学文献并结合有限实验数据，替代传统的物理建模或海量数据集需求。

Malhotra解释道："传统工艺完善过程可能需要长达30年时间，而AI系统如同博士专家般，通过少量实验就能得出正确结论。"

该研究由康涅狄格大学、密歇根大学及美国陆军军械研究生院合作完成，预计将对航空航天、国防、汽车及电子制造领域产生重要影响。