Reinforcement learning for inverse structural design and rapid laser cutting of kirigami prototypes

RL-Kirigami es un nuevo marco de diseño inverso que combina la coincidencia de flujo condicional de transporte óptimo (OT-CFM) con el aprendizaje por refuerzo. Este método genera campos de relación compatibles para kirigami de cuadriláteros de paralelogramos reconfigurables compactos, superando los puntos de referencia del solucionador en la coincidencia de siluetas y la viabilidad del diseño.