据国防科技要闻4月14日消息，英国帝国理工学院采用名为“生成式对抗网络”（GANs）的机器学习方法，对复合材料的2D截面数据进行训练，将若干层具有典型材料属性的2D图像合成高保真的3D图像，以帮助研究人员优化复合材料设计。采用该方法生成108体素的3D图像时间仅为几秒，且能清楚识别材料中的不同相组成，克服了传统3D成像技术分辨率低、无法识别材料相组成以及成本高昂等问题，为未来高通量微结构建模优化研究提供了一条低成本、便捷途径。

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