一种新算法显著缩短了核应用3D打印部件的检查时间，降幅高达85%，为更快、更安全地检查辐照材料和核燃料奠定了坚实基础，有望进一步加速新核技术的开发和部署。
该算法由橡树岭国家实验室(ORNL)开发，利用机器学习技术快速重建和分析计算机断层扫描(CT)图像。ORNL首席研究员Amir Ziabari指出，该算法能够大幅减少检查所需的成本、时间和扫描次数，同时提高扫描的准确性。更短的扫描时间还意味着每次扫描的辐射剂量减少，提升了技术人员的安全性，并降低了长时间X射线CT扫描对探测器的磨损。
爱达荷国家实验室(INL)的研究人员利用该算法，在不到5小时的扫描时间内分析了30多个3D打印样品部件，而传统方法每次扫描需要30多个小时。目前，该软件正在接受进一步训练，以便未来能应用于放射性物质和燃料的检查。
ORNL表示，该软件由美国能源部先进材料和制造技术项目资助，具有广泛的应用前景，不仅限于核领域，还可应用于国防、汽车制造、航空航天、电子印刷以及电动汽车电池的无损评估等多个领域。目前，该算法已被纳入商业合作伙伴ZEISS在其位于ORNL的能源部制造示范设施中使用的软件中。
随着该算法的不断优化和广泛应用，预计将进一步推动新核技术的快速发展和部署，同时提高工作人员的安全性并降低成本。
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