적층 지향 에너지 증착(Directed energy deposition)에서 핵심 과제는 공정 최적화를 통해 높은 표면 품질을 확보하는 것이며, 이는 제작 부품의 기계적 특성에 직접적인 영향을 미친다. 그러나 Ti-6Al-4V와 같은 고가 소재의 경우, 양호한 표면 품질을 얻기 위해 공정 파라미터를 최적화하는 데 필요한 비용과 시간이 지나치게 클 수 있다. 이러한 어려움을 완화하기 위해, 주어진 공정 파라미터로부터 Ti-6Al-4V 부품의 가상 표면 형상을 생성하는 인공지능 기반의 새로운 방법을 제안한다. 고해상도 표면 형상 이미지 생성 시스템은 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial networks)을 최적화하여 개발하였다. 개발된 가상 표면은 실험 사례와 잘 일치하였으며, Frechet inception distance 점수는 174로 정확한 매칭 범위 내에 있었다. 인공지능의 안내에 따라 제작된 부품에 대한 미세조직 분석에서는 표면에서 텍스처화된 미세조직 거동이 더 적게 관찰되어 주상(columnar) 구조에서의 이방성이 감소하였다. 가상 표면 형상에 대한 이러한 인공지능의 안내는 비용 효율적으로 고품질 부품을 얻는 데 도움이 될 수 있다.

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