人工智能正在改变材料科学，尤其是在高熵材料的研发方面。上海交通大学的研究团队开发了CGformer模型，结合全局注意力机制与传统方法，提高了材料性能预测的准确性。该模型在高熵钠离子固态电解质研究中表现突出，显示出在新能源领域的应用潜力。

研究人员利用机器学习量化金属合金中的短程有序，以帮助开发高性能合金。他们使用机器学习模拟和量化SRO，通过识别化学模式和标记每个模式的数量。研究人员还利用超级计算机进行了大规模模拟。这项研究有望为高熵材料的设计提供预测工具，推动新材料的有目的设计。