瑞典皇家理工学院联合研究使用了一种结合机器学习、密度泛函理论、实验和热力学计算的迭代方案，从数百万候选合金中找到了两种新的高熵因瓦合金。因瓦合金具有极低的热膨胀性，应用广泛。该研究发表在《科学》杂志上。

　　高熵合金是多种主要元素的固溶体，能够达到稀释材料无法达到的成分和性能状态。由于热力学合金设计规则在高维组成空间中往往失效，因此发现此类合金常依赖于偶然发现。该研究提出了一种主动学习策略，以基于非常稀少的数据，在几乎无限的成分空间中加速高熵因瓦合金的设计。从数百万可能的组合中加工和表征17种新合金后，在300开尔文确定了两种热膨胀系数极低的高熵因瓦合金。该研究认为，这是一种快速、自动发现高熵合金的有效途径。

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