America Makes 与 National Center for Defense Manufacturing and Machining (NCDMM) 近日正式宣布，由 Dyndrite 领导的团队已获得一项价值 200 万美元的项目资助。该资金来自美国陆军研究、工程和制造技术办公室下属的制造技术办公室 (OSW ManTech)，旨在推动增材制造领域的材料鉴定技术革新。

这项名为「增材制造材料许用值的人工智能方法 (AIM-4AM)」的项目，核心目标在于开发一个由人工智能驱动的全新框架，用于识别和量化现有材料许用值方法中针对特定材料所存在的风险。该框架将专门应用于通过激光粉末床熔融 (LPBF) 工艺生产的 17-4PH 不锈钢 (H1025) 材料。

入选的项目团队由 Dyndrite 担任领导角色，Mimo Technik Printed Metal 和 RTX Technology Research Center (RTRC) 作为核心合作伙伴共同参与。三家机构将在项目执行期间承担同等责任，协同推进研究。

研究将利用机器学习技术来建模 LPBF 制造零件的工艺-结构-性能关系，其关键策略是识别出哪些物理测试具有最高的信息价值。通过将减少的物理测试与定义的、概率性的风险类别进行关联，该项目旨在使增材制造材料的鉴定和认证过程变得更快、成本更低，同时为国防和商业生产环境维持严格的安全裕度。

长期以来，增材制造材料的鉴定依赖大量物理测试，这种方式既耗时又昂贵。美国国家标准与技术研究院 (NIST) 曾批评缺乏可重复的工艺结果是阻碍 3D 打印广泛实施的关键因素。此前，Senvol 曾与 NIST 合作应用机器学习研究工艺-结构-性能关系，目标是实现与传统制造时间线一致的更快鉴定。America Makes 也已为国防领域的航空航天材料鉴定签约 Senvol 的机器学习软件，并取得了有前景的结果。AIM-4AM 遵循这一轨迹，但附加了更严格的责任要求：任何测试减少必须与量化风险挂钩，使速度与置信度之间的权衡明确化。

America Makes 的增材制造研究总监 John Martin 在阐述该项目的重要意义时表示：「AIM-4AM 代表着我们在现代化先进材料鉴定和认证方式上迈出的关键一步，能够在国防和工业应用中实现更快、更数据驱动的决策。通过应用人工智能来锁定最高价值的测试并以更高精度量化风险，该研究正在帮助减少不确定性，同时加速走向可投入实战的增材制造解决方案。祝贺获奖者，他们的努力将加强并推动制造业工业基础。」

项目团队计划在 America Makes Technical Review and Exchange (TRX) 活动及其他行业会议中定期汇报项目进展和成果更新。