GE科学家们将气动力“冷喷”沉积技术与机器人技术和机器学习相结合，使用更精度的增材制造来构建和修复金属部件。
GE科学家乔·芬奇克拉（JoeVinciquerra）和他的团队正在进一步研发冷喷技术，使金属部件可以在更大范围（不受3D打印机打印体积限制）进行3D打印，而且精度更高，逐渐提高人工智能。
冷喷是一种材料沉积过程，涉及使用超音速气体射流加速固体粉末颗粒。这些粒子通过附着在机械手臂上的喷嘴，以4倍音速的速度发射。当粒子撞击基底层时，它们表现为液体，迅速冷却，并与之形成微粒子熔结剂。
由于冷喷技术不使用与焊接相同程度的热量，因此使用该技术，部件可以更容易地恢复到其原始状态。一个新的层在不改变原有机械性能的前提下，恢复破损的部分。使用机械手臂可以在特定区域移动并磨合，进一步实现精确度。
该技术被AvioAero（一家GE航空公司）的工程师用来修理GE90引擎上的变速箱，而一款商业化的冷喷机现在以SPEE3D的LightSPEE3D3D打印机的形式出现。
目前，冷喷沉积存在的问题是工艺的不精确性，以及由此产生的CNC铣件的精度要求。这可能会花费很多，浪费材料。机器人拥有12个自由度的空间，使其能够在不同的方向倾斜，并使过程更加精确。该装置已被用于成功制造喷气发动机的翼型。
现在，乔·芬奇克拉正在将他的人工智能和机器学习研究融入到冷喷技术中。芬奇克拉解释说，这项研究可以比作“每年绘制4万次相同的画，并分析每幅绘画中的细微差异”，但与人工智能相比。
通过使用人工智能进行后分析，使用冷喷沉积技术，机器人将改善其性能，提高部件质量或维修工作。