AI智能体28小时筛选240万结构：超导材料发现迎来历史性跨越

由AI智能体自主发掘并经过实验验证的首批超导材料，彰显了人工智能在材料探索领域的广阔前景。

7月3日，阿里巴巴达摩院携手中国人民大学、中国科学院大学等单位，正式推出了业界首个超导材料探索AI智能体——ElementsClaw。该系统成功预测了6.8万个潜在超导材料，其中已有4种全新材料完成合成并通过超导性验证。

这一成果象征着人工智能在材料学领域取得了具有划时代意义的重大进展。

超导体属于尖端新型材料范畴。当环境温度低于临界值时，其内部电阻骤然归零，并且能够彻底隔绝外部磁场干扰，在电能输送、磁悬浮技术等方面展现出不可估量的应用前景。

然而，究竟哪些元素能够构成超导材料？长达一个世纪以来，由于底层物理机制尚未明晰，科研工作者只能依靠**"爱迪生式反复尝试"**的方法，耗时又耗力。

截至目前，国际权威超导数据库SuperCon经过数十年的数据积累，也仅收录了约2000种相关材料。

达摩院自主研发的ElementsClaw智能体，具备如同人类材料学家般的研究能力——检索学术文献、研判合成可能性、规划实验路径，显著提高了材料发现的效率与成功概率。

ElementsClaw采用"专通结合"的技术架构：

在专业模型维度：研究团队依托涵盖1.25亿个分子与晶体结构的庞大数据库，预训练出拥有10亿参数的原子基础模型Elements，其判定材料超导属性的AUC高达0.996，预测超导临界温度的平均偏差控制在1K以下。

在通用智能体架构维度：ElementsClaw构建了工具创制、流程调度、文献核查等全流程自动化材料筛选体系，且能在文献中获取新线索时实现"自主迭代升级"。

最为瞩目的数据如下：

人工智能仅在28个GPU小时内，便完成了对240万个晶体结构的筛选工作，从中识别出6.8万个超导候选材料。

研究团队已从中选取4种完成实验合成与验证：

这4种新材料的临界温度最高可达6.5K。

达摩院科学智能方向负责人荣钰指出："这是AI智能体发现并获实验验证的首批超导材料，初步证实了AI智能体架构在材料发现中的巨大潜能。未来，还有海量候选材料亟待深入研究。"

目前，达摩院已面向社会免费开放ElementsClaw所预测的240万个稳定晶体的完整数据库，供全球科研工作者使用。

中国人民大学高瓴人工智能学院黄文炳副教授认为，该AI智能体未来还有望用于固态电池电解质、多相催化材料以及热电材料等新材料的发现工作。

这表明，AI for Science的应用疆域正在快速拓展。从材料探索到药物研制，从电池架构设计到催化剂性能优化，人工智能正逐步成为科研工作者最为得力的合作伙伴。

过去百年间，材料发现依靠的是科学家们无数次的尝试与失败。而ElementsClaw的诞生，将这一过程从"大海捞针"转变为"精确打击"。

28个GPU小时，240万晶体结构，6.8万个候选材料——这些数字的背后，预示着一个全新时代的序幕正在拉开。

当人工智能开始自主发掘新材料，科学研究的传统范式正被彻底改写。