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配方开发是药物开发的关键步骤。该过程需要人类的创造力、独创性和对配方开发和加工优化的深入了解，这可能非常耗时。在此，我们测试了人工智能 (AI) 为三维 (3D) 打印创建从头配方的能力。具体来说，条件生成对抗网络 (cGAN) 是一种以创造力著称的生成模型，它在由 1437 种熔融沉积成型 (FDM) 打印配方组成的数据集上进行训练，这些配方是从文献和内部数据中提取的。总共探索了 27 种不同的 cGAN 架构，它们具有不同的学习率、批量大小和隐藏层数量参数，以生成 270 种配方。通过比较 AI 生成的配方和人类生成的配方的特点，发现具有中等学习率 (10 − 4 ) 的 cGAN 可以在生成新颖性和现实性兼具的配方方面取得平衡。使用 FDM 打印机制作了四种配方，其中第一个 AI 生成的配方已成功打印。我们的研究代表了一个里程碑，突出了 AI 承担创造性任务的能力及其彻底改变药物开发过程的潜力。
人工智能生成新颖的 3D 打印配方
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