加拿大多倫多大學利用機器學習與奈米級3D列印技術，設計了一種如鋼般強韌，且近似於發泡聚苯乙烯具有輕量性的奈米結構材料。研究團隊透過多目標貝葉斯最佳化與機器學習演算，預測可提升奈米結構之強度重量比與鋼性的最佳結構，並利用雙光子聚合3D列印技術進行奈米積層製造，成功製作出高強度且輕量的碳奈米晶格。在實證實驗中，確認試作品具有每1 kg/m3密度2.03 MPa的高比強度，約為鈦的5倍。
奈米結構材料為透過數百nm大小的微小晶格、幾何形狀等構成要素反復排列，形成可發揮「構成要素小但高強度」之高比強度、高比剛性的超材料技術，近來已成為熱門的研究領域。然而，常用的標準晶格結構與幾何圖案往往會產生尖銳的交叉點或稜角，以致材料中產生局部的應力集中，造成材料的早期損傷、破壞，顯著限制了奈米結構材料的潛力。
多倫多大學利用機器學習進行微小構成要素之形狀與排列的最佳化，並與韓國科學技術院(KAIST)合作，透過多目標貝葉斯最佳化的機器學習演算法，學習形狀模擬資料，進而改善應力分布，消除局部應力集中的問題，並預測能夠提升比強度與比剛性的最佳結構形狀。研究團隊表示「此演算法特長在於只要數據品質高，即使僅有少量的數據點學習亦可獲得最佳解。相較於其他演算法需要超過2萬筆以上的數據，僅使用了400筆數據資料即達到最佳化。」
另一方面，多倫多大學利用雙光子聚合3D列印技術進行奈米積層製造，成功製作了碳奈米晶格的試作品。經實證顯示，試作品的比強度高達2.03 MPa(每1 kg/m3 的密度)，約為鈦的5倍。研究團隊表示「此項技術是機器學習首度嘗試應用於奈米結構材料的最佳化，成果令人驚嘆」。透過全新的材料設計，今後可望應用於汽車、航太等領域之零件開發，在維持安全性與性能的同時，亦將能藉由輕量化降低燃料消耗，進而減少碳排放。