Les alliages à haute entropie sont des matériaux avancés prometteurs pour des applications exigeantes, mais découvrir des compositions utiles est difficile et coûteux en raison du grand nombre de combinaisons d'éléments possibles. Aujourd’hui, les chercheurs ont développé un nouveau cadre basé sur l’IA qui intègre des données expérimentales, une modélisation informatique et des connaissances expertes interdisciplinaires extraites de la littérature scientifique. En combinant ces sources de manière à tenir compte de l'incertitude, leur approche peut produire des prédictions fiables, même pour des compositions d'alliages peu étudiées, surpassant ainsi les méthodes conventionnelles d'apprentissage automatique basées sur les données qui s'appuient uniquement sur les données d'entraînement.
