如今，3D打印是高科技且相当可预测的过程。但是，仍然存在的 个问题是如何避免打印不符合预期要求，因此无法使用的对象，从而导致材料和资源的浪费。
南加州大学维特比工程学院的科学 提出了 种他们认为是解决问题的解决方案，它采用了 种新的基于机器学习的方式来确保3D打印作业的准确性。
从研究者工业及系统工程学的丹尼尔J.爱泼斯坦部门制定了 套新的算法，并呼吁PrintFixer 个软件工具，他们说可以提高50％的3D印刷精度以上。
他说，该团队由工业和系统工程以及化学工程和材料科学副教授黄强带 ，希望该技术可以通过消除浪费的过程来使增材制造过程更加经济和可持续。“由于种种原因，实际上可能需要业界进行八次迭代构建才能使 个零件正确无误，” 导这项研究的Qian强说。
使用USC维特比团队的新技术有可能在某些情况下提高3D打印过程的准确性（就达到基于计算机模型的预期结果而言）。
向过去学习
出于多种原因，很少有3D打印的对象以其建模的确切方式从打印过程中出来。研究人员说，这些包括在打印过程中打印材料的膨胀或收缩或意外的打印机行为。
他们说，USC维特比团队开发的PrintFixer软件可以从自身的错误中吸取教训，以创建更准确的打印作业。该团队设计了它来利用过去工作中的数据来训练其人工智能（AI），以预测对象中形状变形的发生位置，从而可以在错误发生之前就将其修复。
黄说，这种技术不需要很长的印刷历史就可以解决问题，因为它被设计为以尽可能少的过去信息来完成其工作。
他在新闻稿中说：“从选定的五个对象到八个对象，我们可以学习很多有用的信息。” “我们可以利用少量数据对各种物体进行预测。”
与材料无关的解决方案
研究人员说，他们还培训了他们的技术，使其能够以相同的精度与各种应用程序和材料 起使用，因此它可以用于航空航天，商业塑料甚至牙科诊所等各种行业。
该团队在《IEEE自动化科学与工程学报》上发表了 篇关于他们工作的论文。
研究人员之 的内森·德克尔（Nathan Decker）表示，研究人员希望有 天，他们的AI和软件将成为尽可能多的人使用的工具-从大型商业印刷制造商到 庭爱好者。
该团队希望将改进软件的AI视为社区的 项工作，并计划维护 个数据库，以便用户可以共享其打印输出数据以进行研究和开发。Decker在 份新闻声明中说：“ 旦全 有很多人使用此功能，您就有机会利用大量数据，这确实是 个不可思议的机会，这可能是非常强大的事情。”
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