面对航空发动机涡轮叶片需承受1600°C高温的苛刻需求，美国能源部“AIMED”项目组交出了一份惊艳答卷——通过机器学习与高通量计算结合，仅用18个月便设计出一种新型镍基高温合金，其耐热性比现有材料提升15%。该项目联合橡树岭、阿贡等国家实验室，采用主动学习算法从数百万种成分组合中筛选最优解，并同步进行虚拟性能测试。传统合金开发通常需十年迭代，而AI驱动的新范式不仅加速发现进程，还通过数据共享平台推动行业协作。这一进展标志着极端环境材料设计正式进入“算法优先”时代。