阿里達摩院聯合中國人民大學及中國科學院大學，7月3日發布業內首個超導材料發現 AI 智能體 ElementsClaw，成功自主發現並經實驗驗證 4 種全新超導材料。研究團隊僅用 28 個 GPU 小時，完成2,400,000 個晶體結構篩選，預測出 68,000 個超導候選材料，最終驗證其中4種確實具有超導性。
專通融合架構解析
ElementsClaw 採用「專通融合」架構，結合專有原子模型及通用智能框架。專有模型層面，團隊基於包含 1.25 億個分子及晶體結構資料庫，預先訓練出10億參數原子基礎模型 Elements，判斷材料是否具有超導性 AUC 達 0.996，預測材料超導臨界溫度平均誤差僅 0.99K。通用智能體框架層面，系統具備工具製造、流程編排及文獻覆核能力，能在文獻中挖掘新線索後自我進化，整套材料篩選及實驗設計流程全自動化。
4種新材料命中率驚人
研究團隊實驗合成並驗證 4 種材料，分別是 Hf21Re25、Zr4VRe7、HfZrRe4 及 Zr3ScRe8，臨界溫度最高達6.5K。這4種材料來源各有不同，Hf21Re25 屬「漏網之魚」型，早已存在資料庫但未經測試，臨界溫度2.5K；Zr4VRe7 屬「沉冤得雪」型，人類原本計算結構有誤，經修正後確認材料存在，臨界溫度3.5K；HfZrRe4 屬「無中生有」型，由 AI 從零自行設計全新晶體結構，臨界溫度5.9K；Zr3ScRe8 屬「舉一反三」型，透過同類結構模體推演得出，臨界溫度達6.5K，是4種中最高者。量子位報道指出，自然界材料具超導性比例約3%，而 ElementsClaw 推薦命中率高達40%，較傳統方法高出整整一個數量級。
突破現有資料庫限制
國際主流超導資料庫 SuperCon 經數十年累積，僅收錄約 2,000 種材料，顯示人類過往發現超導材料速度緩慢。達摩院科學智能負責人榮鈺表示，這是 AI 智能體發現並獲驗證第一批超導材料，初步驗證框架在材料發現領域潛力，後續大量候選材料仍待探索。中國人民大學高瓴人工智能學院副教授黃文炳補充，該 AI 智能體亦有望應用於固態電池電解質、多相催化劑等新材料發現領域。
資料全面開放供研究
達摩院已開放 ElementsClaw 預測全部 2,400,000 個穩定晶體資料庫，供全球科研人員免費使用。相關成果論文已於 arXiv 預印本平台發表，研究團隊亦將於 ICML 大會分享這套 AI 材料發現體系。
資料來源：cnBeta
