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据外媒报道，桑迪亚国家实验室（Sandia National Laboratories）的研究人员和国际伙伴采用可解释的机器学习模型等计算方法，开发出新型高熵合金，不仅具有较好储氢性能，且可直接在实验室合成和验证。
针对特定用例优化的固态储氢材料可能是氢经济转型的关键促进因素。然而，这么多年来，开发新型氢化材料一直是由化学直觉或实验试错驱动的手动过程。数据驱动材料的发现范式提供了传统方法的替代方案，其中机器/统计学习（ML）模型用于有效筛选材料以获得所需特性，并显著缩小昂贵/耗时的第一性原理建模和实验验证的范围。
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