增材製造一直在發展壯大，是許多主要領域的支柱，例如汽車行業、航空航天工業、可持續建築等。大多數工業部門都選擇使用人工智提高收入並減少工作時間，增材製造行業也不例外。人工智能(AI) 在3D打印中的應用一直是世界各地研究者們研究的重點。
人工智能在3D打印中的工業應用 隨著AI 與3D 打印的結合，可以預測各大製造公司的管理運營方式將發生巨大轉變。從產品開發到配藥，人工智能技術可以推動整個供應鏈。打印過程自動化也將減少人為錯誤的可能性，大大提高生產效率。人工智能在3D 打印中的潛力不僅僅局限於製造和建築行業，像健康、設計、建築和航空航天等其他行業也可以從AI 與3D 打印的結合中獲益。 利用機器學習進行3D打印的核心優勢 增材製造領域正在迅速擴大，新的材料、技術和解決方案不斷被湧現。從確定某項工作的最佳材料到通過消除人為錯誤來提高產品的構造質量，機器學習(ML) 正在發揮其獨特的優勢。 在將3D打印的物體真正應用前，必須對其進行修復以消除孔洞和其他缺陷，這往往需要大量的人力物力，但現在這些困難都可以由ML 自動識別和解決，節約了時間和金錢，因為它無需重新打印整個產品或花費數小時手動修復每個組件。通過根據經驗進行微小的改動，可以使用機器學習來優化設計，最大化高質量的輸出。預測性維護使用ML 算法能夠預測零件何時需要更換或維修才能完全失效，有助於組織計劃並避免在等待更換組件時因昂貴的維修或停機而造成的損失。使用機器學習，公司可以利用消費者數據來創造滿足他們需求的商品。簡而言之，AI 和ML 在與3D 打印結合使用時具有多種優勢。 在3D 打印過程中檢測故障是必要的。Processes期刊介紹了一種基於AI 的新型計算機視覺方法， 用於在打印過程中評估熔絲製造(FFF) 3D 打印項目的質量。
通過分析過程捕獲的視頻，構建神經網絡以發現整個打印過程中的3D 打印問題。在打印過程中，3D 打印的物品很可能會出現缺陷，比如拉絲。這些缺陷通常與打印參數之一或對象的幾何形狀相關聯。在這種情況下，AI 框架（深度卷積神經網絡）在實時環境中開發和實施，以對實時攝像機流執行檢測過程和預測。
與其他行業類似，創新的數字技術已經改變了醫療保健行業和正畸實踐。人工智能(AI) 和3D 打印技術的最新突破對於增強正畸診斷和治療計劃，以及構建算法和製造個性化正畸產品具有重要意義。
人工智能在診斷牙頜面異常和設計矯形外科手術方面具有巨大的前景。卷積神經網絡方法表明，正頜手術顯著改善了大多數患者的外形和審美情趣。AI 技術提高了正頜手術的臨床準確性、使用3D 模型（手術矯形器的3D 製造）進行治療規劃以及治療隨訪和圖片疊加。
理論上，3D 打印過程能夠創建任何3D 對象。然而，與傳統生產工藝相比，3D打印由於其拓撲特性和特殊的材料需求，其開發利用仍然受到限制。Journal of Basis Applied Science and Management System上的最新文章向讀者介紹了可打印性檢查器(PC) 程序，該程序可確定對像是否適合3D 打印或其他生產方法。
它由特徵提取器(FE)、打印機管理器(PM) 和驗證器引擎(VE) 組成。PC 根據標準的複雜性值的結果進行判斷。計算複雜性取決於多個指標的選擇，例如測試的運行時間。具體而言，有限元的目標是檢索給定3D 對象的科學可測試特徵。PM 負責使用適用的限制來管理打印機，然後將打印機配置文件發送給VE。同時，VE可以匹配FE和PM的特性和局限性，根據最終的複雜度結果驗證3D物體的可打印性。
Journal of Physics: Conference Series收錄了一篇文章，介紹了工智能在3D 金屬打印中的集成已被視為一種潛在的發展，因此成為航空航天技術進步的基礎。3D 打印與人工智能相結合，使航空航天製造商能夠以更低的成本和更少的浪費生產更準確、更精確的航空部件，並提高設計自由度。傳感器和攝像頭安裝在3D 打印機內，通常靠近粉末原料和激光束合併形成固體層的噴嘴附近，以提供過程控制和監視。然後將數據發送到專門的軟件，實時評估和解釋各種現象，認識到問題並利用人工智能的力量來解決它們。
麻省理工學院的研究人員創建了一種機器學習算法實時分析和更改3D打印過程以修復故障。科學家和技術人員一直在發明可用於3D 打印的具有獨特品質的新材料。然而，了解如何製造這些物質可能是一項困難且昂貴的挑戰。使用人工智能，麻省理工學院的研究人員現在已經簡化了這項技術。開發一個機器學習系統，使用計算機視覺來監控生產過程並實時修復材料處理故障。通過模擬，研究人員教會神經網絡如何修改打印設置以減少錯誤，然後將該控制器應用於真正的3D 打印機。該技術比以前的任何3D 打印控制器產生更精確的打印件。
人工智能在3D打印中應用的挑戰 使用ML 方法可知數據驅動的數值模擬比基於物理的數值模擬在計算上更有效。原位分析和閉環調節高度依賴於計算工作。由於數據集更大，使用高速攝像機檢查水池需要更多的處理資源。這種使用大數據收集的應用程序需要改進機器學習算法。計算成本是在增材製造中實施AI 的重大障礙。 數據交換對於大型數據庫的開發至關重要，而大型數據庫是ML 算法運行所必需的。隨著越來越多的研究小組專注於新型材料和工藝的創造，數據收集和預處理的標準將確保數據共享並促進AM 社區內的協作。許多ML 框架彼此不兼容。為了在研究社區中傳播ML 模型，建立一致的框架至關重要。缺乏標準是一個重大問題，需要立即採取措施解決這一重大問題。 機器學習(ML) 算法的性能與輸入數據的質量一樣出色。涉及熔融過程的3D 打印程序中使用的傳感設備必須具有快速刷新率和出色的分辨率，以便從熔池中收集信息。儘管使用的傳感器種類繁多，但每種現場監測方法都有局限性，阻礙了其在實際生產線上的應用。 市場分析 Fortune Business Insights對全球3D 打印市場以及AI 自動化3D 打印行業進行了全面分析。2021 年，全球3D 打印市場估計為151 億美元。預計從2022 年到2029 年，複合年增長率為24.3%，從2022 年的183.3 億美元增長到2029 年的839 億美元。 2021 年自動化3D 打印市場價值7.0669 億美元，預計到2027 年將達到58.7856 億美元，2022 年至2027 年的複合年增長率為41.76%。製造業人工智能的市場規模預計將達到163 億美元2027 年，根據Research and Markets發布的最新報告，2022 年至2027 年的複合年增長率為47.9% ！ 未來展望 人工智能正在為增材製造行業提供優勢，未來的研究應集中於： - 結合基於AI的可打印性測試、切片和路線規劃，以加速並行切片並優化3D 打印路徑。
- 使用面向服務的架構(SOA) 通過基於雲的設計和生產系統來提高3D 打印的適應性、集成性和個性化。
- 通過指數技術、並行化和切片算法的改進來改進基於ML 的計算預製（過程規劃），進一步為快速的全球工業化開闢道路。
簡而言之，人工智能和3D 打印的交叉已經成為成功的秘訣，世界各地的機構都在投資這一特定領域。
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