O desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina permitiu a identificação de novos compostos explosivos. O modelo foi utilizado com dados termoquímicos e modelagem de explosões para prever o calor de explosão (ΔHe), considerada a propriedade chave para a avaliação da performance energética de compostos. O ∆He é relacionado às entalpias-padrão de formação (∆Hf) dos participantes da reação de acordo com a equação a seguir, em que  representa o somatório das entalpias-padrão de formação dos produtos e  o somatório das entalpias-padrão de formação dos reagentes.

     A explosão do composto RDX (C3H6N6O6) ocorre por meio da reação a seguir representada.  

C3H6N6O6 (s) → 3 CO (g) + 3 H2O (g) + 3 N2 (g)  

     A partir de uma base de 140 milhões de moléculas, o modelo identificou centenas de compostos com desempenho equivalente ou superior ao TNT, tais como nitrato de ureia, 2,4-dinitrofenil-hidrazina (DNPH) e 1,1-diamino-2,2-dinitroeteno. A rota sintética de obtenção do composto DNPH é representada pelo esquema a seguir.