橡树岭国家实验室团队通过精确调控锂盐基聚合物的化学结构，实现类似陶瓷的超离子传导性能，为固态电池及多种储能技术提供新型聚合物电解质设计思路。

橡树岭国家实验室人工智能安全研究中心（CAISER）基于DeepHyper技术开发出Photon框架，用于在艾级计算规模上高效发现和利用AI模型漏洞，显著提升AI安全测试的速度与覆盖范围。

通过对凤凰城互联系统进行超过10万次模拟，研究人员量化了单点故障引发大范围停电与断水的真实概率，为提升电网韧性提供数据支撑。

美国能源部橡树岭国家实验室在先进植物表型实验室新增地下成像能力，通过机器人与多模态相机对根系进行原位、连续成像，并与地上性状数据联动，生成适用于人工智能分析的大规模数据集。

美国能源部橡树岭国家实验室科学家开发的MIJAMP可识别微生物DNA甲基化模式，帮助绕过限制修饰系统等防御机制，将定制微生物开发中的关键任务从一周缩短至数小时。

研究团队利用加热压缩空气形成的反向旋转涡流，在高剪切条件下快速干燥纤维素纳米纤维浆液，以减少纤维聚集并降低能耗，目标是推动该材料以粉末形态实现更大规模生产与运输。