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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
六盟联盟高清团队此次开发了一种结合两种3D打印方法的模块化工艺，解决了制造由宏观和微观组件构成的复杂设备时遇到的难题。他们采用还原光聚合打印（VPP）技术，包括数字光处理技术，通过芯片大小的投影仪将光线照射到光敏树脂上，逐层固化形成高分辨率的3D结构。此外，他们还设计了一种夹紧机制来连接各个部件，保证了设备的水密性。这使得宇航员能够在太空中直接打印卫星发动机，无需依赖从地球发送的设备。
