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

RL-Kirigami é uma nova estrutura de design inverso que combina otimização por fluxo condicional de transporte ótimo (OT-CFM) com aprendizagem por reforço. Este método gera campos de proporção compatíveis para kirigami de paralelogramos reconfiguráveis compactos, superando as linhas de base do solucionador na correspondência de silhuetas e na viabilidade do design.