本文探讨了利用晶体图神经网络（CGNN）和机器学习技术预测高熵合金的材料属性。研究提出了数值推理方法和图神经网络模型，以解决材料设计中的假设局限性，推动人工智能在材料发现中的应用。通过构建知识图谱和多智能体系统，提升了材料设计的准确性和效率。