绝大多数合金在足够高的冷却速率下都可以形成非晶态结构，所需的临界冷速反映为非晶形成能力。寻找非晶形成能力与复杂结构和物性的关联是非晶合金设计的关键科学问题。本报告将从大数据角度出发，介绍适用于非晶合金的高通量实验方法，以快速、集成化的方式产生实验大数据，在成分渐变的数据集中发掘非晶形成能力的实用判据；进而探讨影响非晶形成的要素，结合机器学习预测新材料。

李明星，副研究员。2019年博士毕业于中科院物理所，“博新计划”获得者。主要从事非晶合金等多组元合金的高通量实验和数据驱动研究，以此探索材料的化学组分、结构和性能的关联。相关成果发表于Nature，Nature Materials 等期刊，入选2019年中国科学十大进展，2021年中科院数据科学十大进展。