机器学习加速高熵合金纳米催化剂筛选：动力学蒙特卡洛为析氢反应选出更多元配方
研究人员在arXiv发布框架，结合机器学习能量预测、热力学蒙特卡洛、贝叶斯优化与动力学蒙特卡洛模拟，对9元素空间中85原子高熵合金纳米颗粒进行析氢反应筛选，发现基于吸附能的静态优化偏向铂富集少组元配方，而动力学评价更青睐成分多元的组成，为催化剂理性设计提供新范式。
高熵合金
共 12 篇，B910化工，AI 化学信息库
北航等在《自然·材料》报道吸附-转化合成法，制出超薄金属间化合物与高熵合金
9月23日《自然·材料》刊文：北京航空航天大学与南洋理工大学团队提出'吸附-转化'合成策略，可制备Fe、Co、Ni、Cu、Pd基超薄金属间化合物和高熵合金单晶，解决其热力学不稳定与动力学不可控难题。
arXiv综述：机器学习加速高熵合金催化剂设计，破解天文数字级组分空间搜索难题
中国科研团队在arXiv发布综述，系统梳理机器学习方法在高熵合金（HEA）催化剂设计中的应用：通过预测模型与代理模型解析成分-结构-性能关系，结合大语言模型构建集成设计工作流，可显著降低传统试错成本。高熵催化剂因组分空间巨大，正是ML方法最具优势的材料体系之一。
水导激光加工难熔高熵合金：热影响区宽度压至纳米级
中国科研团队在AZoM发表的研究显示，水导激光（WJGL）技术加工难熔高熵合金可将热影响区宽度控制在298至702纳米，远优于常规纳秒/飞秒激光加工的数十微米量级，且加工沟槽剖面垂直、内壁光滑，为航空航天、核电等极端工况关键部件的高精制造提供了新方案。
印度团队提出高熵MBene催化剂：五种金属协同将CO2高效转化为CO，无需额外电力助推
IIT甘地纳加尔研究者在npj Computational Materials发表计算筛选研究，将MBene二维材料与高熵合金理念结合，18种候选组分中3种五金属高熵MBene可在极低能耗下将CO2还原为一氧化碳，且无需额外电势驱动。CO是连接碳捕集与燃料、工业化学品合成的关键中间体。
高压扭转复合两种高熵合金：BCC/FCC纳米层片结构抗拉强度达2.4GPa
日本研究团队（熊本大学Mine等与Edalati团队）利用高压扭转（HPT）将FCC结构的Al0.1CoCrFeNi与BCC结构的TiZrHfNbTa两种高熵合金复合，构建出层厚低至61nm的BCC/FCC纳米层片混合结构。材料实现2.4GPa抗拉强度、4.0GPa最大弯曲强度与740Hv硬度并保留部分塑性，性能超越现有纳米结构高熵合金，为打破金属强度-塑性权衡提供了新路线。
《自然·材料》：原子电子断层扫描揭示高熵合金的形核与长大机制
8月26日《自然·材料》在线发表研究，利用原子电子断层扫描（AET）在三维原子尺度直接观测高熵合金（HEA）中晶体的形核与长大过程，揭示多主元固溶体形核阶段原子尺度结构演化的细节。该工作为理解高熵合金强韧化机制与调控凝固/再结晶工艺提供原子级观测依据。
DOSSIER化学语言模型：仅凭元素组成预测电子态密度
俄罗斯研究团队开发名为DOSSIER的化学语言模型，通过跨模态知识蒸馏从通用机器学习原子间势预训练编码器，可直接从元素化学组成预测电子态密度（DOS），无需晶体结构；在Mat2Spec基准上误差3.76 states/eV，接近最优结构感知模型的3.64，并成功筛选出已知氧还原电催化剂的高排名候选。
高熵钙钛矿实现600°C宽频电磁波吸收，有效带宽9.3GHz创氧化物纪录
中国研究团队通过极端混合策略将13种阳离子同时嵌入钙钛晶格（A位8种、B位5种），结合激光可控合成技术，使高熵钙钛矿在600°C高温下实现9.3GHz超宽有效吸收带宽，超越此前所有报道的氧化物吸波材料，为高温电磁防护提供新材料范式。
9200万种成分复杂材料计算筛选：中子屏蔽设计找到新路径
新南威尔士大学UNSW团队在Materials Today Advances预印本中报告，对约9200万种成分复杂材料（含高熵合金与高熵陶瓷）进行中子输运计算筛选，发现元素混合可产生中子屏蔽鸡尾酒效应，少数混合物性能超过最强单元素；对聚变中子谱，高熵陶瓷因原子堆积密度更高屏蔽优于高熵合金。
物理信息机器学习预测难熔高熵合金八项力学性能 加速高温材料设计
研究人员开发物理信息机器学习框架,结合分位数梯度提升与Born稳定性约束,预测难熔复杂成分合金(CCA)的八项力学性能(体模量、剪切模量、硬度、弹性常数等),使用393个DFT数据点训练,为约10^15种可能组合的实验探索提供筛选工具。
深度学习框架实现高熵合金AlCrFeNi多相微结构300万步演化预测
研究人员提出AE-GCN-LSTM代理模型框架，利用多头自编码器和图卷积网络预测AlCrFeNi高熵合金中BCC/FCC多相微结构演化，时间跨度达300万模拟步。在未见过的条件下无需重训练即可泛化，计算效率较传统相场模拟大幅提升。