Un team della University of Southern California’s (USC’s) Viterbi School of Engineering ha ideato un software – chiamato PrintFixer – che promette di ottimizzare la stampa 3D minimizzando le prove e gli sprechi. Gli algoritmi di machine learning sarebbero in grado di individuare e prevenire gli errori di stampa aumentando l’accuratezza – intesa come aderenza del prodotto stampato ai modelli computerizzati – in alcuni casi fino al 90%. Il paper è stato pubblicato su IEEE Transactions on Automation Science and Engineering.
Per approfondire: Machine Learning for Smarter 3D Printing
