Knowledge-informed Bayesian optimization resolves multi-objective trade-offs in 3D printing photopolymers
L'article présente un cadre d'optimisation bayésienne à contraintes dynamiques et informé par la connaissance (KI-DC-BO) qui affine de manière itérative les espaces de recherche réalisables sur la base des retours expérimentaux afin de découvrir efficacement des photopolymères pour l'impression 3D de haute performance, dotés d'une résistance à la traction et d'une résistance thermique supérieures, au sein d'un budget expérimental limité.