引言
特别是在印制电路板（printed circuit board，简称PCB）开发方面，增材制造（Additive Manufacturing，简称AM）、机器学习（Machine Learning，简称ML）和人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的融合正在重塑传统方法，将电子制造的发展推向前所未有的高度。
Nick Geddes
任NanoDimension公司首席技术官，NanoDimension是增材制造电子（AME）技术的领先供应商。AME技术是在企业内部制造PCB和其他电子设备的替代方法。
从历史上看，PCB样板制作是细致而耗时的过程，通常充满复杂性和高成本。传统方法通常涉及复杂的设计迭代、大量的手工劳动和相当多的材料浪费。然而，AM的出现彻底改变了这一状况，提供了快速、经济高效的替代方案，大大缩短加速了开发周期。
作为PCB样板制作的领跑技术，它促进了导电和介质材料在基板上的直接沉积，绕过了传统蚀刻工艺的需要。因此，复杂的PCB设计可以以无与伦比的速度和精度迅速转化为物理样板。
机器学习和人工智能的作用
在AM简化了PCB样板物理实现的同时，机器学习作为人工智能的组成部分，还为该过程注入了智能，提高了效率和性能。这些技术利用大量数据集和迭代算法来优化增材制造的各个方面，从材料选择到打印参数优化。这些技术利用庞大的数据集和迭代算法来优化AM从材料选择到打印参数优化的各个方面。
机器学习在AM中的主要应用之一是预测建模。通过分析历史打印数据和材料属性，机器学习算法可以预测3D打印结果，在潜在缺陷或低效发生之前即可识别出来。这种先发制人的方法不仅最大限度地减少了浪费，还简化了设计过程，实现了更快的迭代和更优的最终结果。
此外，机器学习算法可以实时优化打印参数，动态调整喷嘴温度、沉积速度和层厚度等因素，以实现所需的结果。这种自适应控制机制确保了不同几何形状和材料的打印质量一致，减少了人工干预和后处理的需要。
材料科学进展
机器学习作为人工智能一部分的机器学习，在材料科学领域也取得了重大进展。作为人工智能的组成部分正在取得重大进展的另一个前沿领域是材料科学。通过利用生成算法和计算建模，研究人员可以加快发现和开发针对特定AM应用量身定制的新型导电及介质材料。这些先进材料具有增强的导电性、灵活性和热稳定性，能够制造出功能性大大提高的高性能PCB。
此外，机器学习算法可以优化材料成分和打印配置，以实现特定的电气性能，如阻抗匹配和信号完整性。这种对材料特性的精细控制，使设计师能够实现之前传统制造方法无法达到的复杂PCB设计。使设计人员能够实现传统制造方法无法实现的复杂PCB设计。
随着机器学习算法、AM技术和材料科学的不断进步，创新的障碍正在迅速减少，为创造性新时代铺平了道路，使电子样品制作的未来充满希望。
【本文转自电子首席情报官，转载仅供学习交流。】
