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SLAC国家加速器实验室研究人员利用MeV-UED仪器观察铜在超快加热下的熔化过程，发现铜薄膜比模型预测更具抗熔化能力，熔化呈渐进式而非突然坍塌。研究揭示了模拟中缺失的分子动力学，通过整合动态压力条件改进了预测模型，对聚变装置材料开发具有重要意义。

University of Arizona研究人员发现，石墨烯纳米带在伽马辐射下能保持结构稳定，但电学性能因量子效应发生显著变化，有望用于制造可置于聚变装置第一壁内部的传感器，实现对辐射损伤的直接实时监测，从而减少停机时间。团队将进一步测试不同剂量和尺寸下的性能。

Pennsylvania州立大学研究发现，原子级有序性的微小调整会显著影响镍铬合金的腐蚀速率。模拟显示，铬原子的长程有序排列会加速熔盐腐蚀，而短程或随机排列则保持稳定。该发现为理解腐蚀机制提供了首个原子尺度证据，有助于构建更精准的预测模型。

艾姆斯实验室开发出名为DuctGPT的AI工具，结合物理建模预测难熔多主元合金延展性，专门辅助聚变反应堆材料研发。该工具基于改良的AtomGPT，利用材料科学数据，能在数秒内搜索大量元素组合，识别在极端环境下兼具强度、高熔点和良好延展性的合金成分，尤其适用于难熔高熵合金的筛选。

国际原子能机构启动协调研究项目，计划五年内建立聚合物-辐射相互作用数据库，并利用机器学习开发预测模型。该项目旨在整合零散数据，理解辐射对聚合物的影响机制，以加速材料创新，减少试错成本，促进核设施部件及工业、医疗等领域更高效、可持续的辐射技术应用。

Argonne美国国家实验室近期取得多项核燃料与材料研究进展：启用活化材料实验室支持辐照材料研究；开发两款人工智能工具，分别作为金属燃料研究虚拟助手和预测裂变气体气泡微结构；验证悬桥法测量技术，实现反应堆燃料内部热导率的准确测量，提升燃料性能理解与反应堆安全性。

研究表明，高纯度熔盐能有效防止熔盐堆中316L不锈钢的腐蚀，纯化盐中材料在3000小时后仍保持完好。辐照试验已在荷兰高通量堆启动，将研究辐照对材料腐蚀的影响及裂变产物行为。这些进展为熔盐堆的商业化应用提供了重要支持。

ORNL新建转化研究能力大楼将开展核能材料研究，重点探究熔盐和液态金属在先进裂变与聚变反应堆中的腐蚀问题。腐蚀科学与技术组结合实验与建模研究材料在严苛环境下的性能，支持覆盖层设计和燃料循环系统开发，以应对聚变能源转换挑战。

KTH研究发现不锈钢在液态铅中腐蚀始于形成超薄铅膜，驱动钢界面快速溶解。奥氏体结构在元素尺度不稳定，镍原子溶解到铅中，剩余元素重组为脆弱多孔的铁素体相。这表明开发单一抗腐蚀奥氏体钢不可行，建议采用分层复合结构，结合氧化铝形成铁素体钢提供耐腐蚀保护。

研究人员开发出新型AB堆叠S-COFs材料，通过磺酸基配位实现四点键合靶向铀，结合亲和力比传统模式高1000倍。在天然海水中测试显示，每克吸附剂一天可提取31.5毫克铀，创下最高性能记录。该材料具有优异的选择性，能最大限度减少竞争离子吸附。这项技术为从海水中提取铀作为长期核燃料来源提供了新途径，但需解决材料规模化、耐用性和成本效益问题。