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

RL-Kirigami est un nouveau cadre de conception inverse combinant l'appariement de flux conditionnel de transport optimal (OT-CFM) avec l'apprentissage par renforcement. Cette méthode génère des champs de rapport compatibles pour les kirigamis de parallélogrammes reconfigurables compacts, surpassant les références des solveurs en termes de correspondance de silhouette et de faisabilité de conception.