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根據美國科學促進會全球科學新聞網2016年5月9日報道，美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的研究人員通過實驗展示了一種基於信息學的自適應性設計策略，能幫助科學家發現具有目標屬性的新材料。據該研究的負責人Turab Lookman稱，他們的實驗旨在證明可以從一個相對較小的控制實驗數據集出發，迭代引導後續實驗研發具有目標屬性的材料。

新材料的發現歷來採用的是直覺和反覆試錯法，但隨著化學複雜性越來越高，很大程度上需要將試錯與其他方法相結合，使之更具實用性。為了解決這一問題，研究人員採用了機器學習技術來加速發現新材料並取得了成效，他們開發了一個框架，利用不確定性以迭代方式指導後續實驗，從而發現熱滯量（或熱耗散量）極低的形狀記憶合金，在工程應用中這些合金是提高疲勞壽命的關鍵。

該研究希望能將新材料研發到投入市場的時間和成本減少一半，並驗證一個基於機器學習和設計的數據驅動型框架是否能夠大大加快新材料的研發速度，該研究充分利用了洛斯阿拉莫斯國家實驗室的超級計算資源。

雖然美國白宮科技政策辦公室於2011年宣布的材料基因組計劃（Materials Genome）催化了科學界對加速新材料研發的興趣，但該研究首次展示了信息學框架如何促進了新材料的發現。

該領域的研究大都集中在生成和篩選由運行數千次量子力學計算形成的資料庫，然而在結構性、化學性和微觀結構性問題的相互作用下情況會很複雜，尤其是涉及缺陷、固溶體、非化學計量和多組分化合物時，目前還不曾有先進的工具能夠處理這些問題。此外，鮮有研究提供了實驗反饋信息或考慮不確定性因素。

該研究主要研發的是鎳鈦形狀記憶合金，但其採用的策略可用於研發任何材料類型（如聚合物、陶瓷、納米材料）或目標屬性（如介電響應、壓電係數、帶隙），這對於那些昂貴、耗時實驗或計算而言具有重要意義。該策略能夠快速適應變化的情況，從而優化處理條件。同樣，該策略還可以用於優化多種屬性，如鎳鈦合金的低熱散以及比室溫高几度的熱轉化溫度。

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