阿里达摩院发布超导材料发现AI智能体Elements Claw
阅读原文· ithome.com我认为这是 AI for Science 的标志性突破，AI 智能体第一次从头设计并实验证实了全新的超导材料，把 AI 角色从辅助推到「独立发现」，对做材料模拟和科学发现的团队是个转折点。
7月3日，阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学发布首个超导材料发现AI智能体Elements Claw。该智能体采用“专通融合”架构，基于1.25亿分子/晶体结构预训练的1B参数原子基础模型Elements，判断超导性AUC达0.996，预测临界温度平均误差小于1K。AI仅用28个GPU小时筛选240万晶体结构，预测出6.8万个候选材料，其中4种（Hf₂₁Re₂₅、Zr₄VRe₇、HfZrRe₄、Zr₃ScRe₈）已合成并验证超导性，临界温度最高6.5K。全部240万稳定晶体数据库已开放。
IT之家 7 月 3 日消息，阿里达摩院通过公众号宣布，7 月 3 日（今天），阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学等发布首个超导材料发现 AI 智能体 Elements Claw，预测出 6.8 万个可能的超导材料，其中 4 种全新材料已合成并证实存在超导性。相关数据已全部开放。
目前，国际主流超导数据库 SuperCon 历经数十年积累，仅收录约 2000 种材料。为此，阿里达摩院发挥 AI for Science 技术优势，联合中国人民大学、中国科学院大学等机构研发 ElementsClaw，不仅可预测材料是否具有超导性，更能像人类材料学家一样查阅文献、评估合成可行性、设计实验方案，大幅提升材料发现效率和成功率。
据IT之家了解，ElementsClaw 采用“专通融合”架构。专有模型层面，团队基于包含 1.25 亿个分子和晶体结构的数据库，预训练出 1B 参数原子基础模型 Elements，判断材料是否具有超导性的 AUC 达 0.996，预测材料超导临界温度的平均误差在 1K 以内。通用智能体框架层面，ElementsClaw 实现了工具制造、流程编排、文献复核等整套自动化材料筛选流程，并能在文献中挖掘到新线索后“自我进化”。
AI 仅用 28 个 GPU 小时完成 240 万晶体结构筛选，预测出 6.8 万个超导候选材料。研究团队已实验合成并验证其中 4 种：
从现有数据库中捞出的“漏网之鱼”Hf21Re25
纠正数据库构型错误后“正名”的 Zr4VRe7
AI 从头设计生成的 HfZrRe4
基于类似结构举一反三得到的 Zr3ScRe8，临界温度最高达 6.5K。
达摩院科学智能负责人荣钰表示，这是 AI 智能体发现并获验证的第一批超导材料，初步验证了 AI 智能体框架在材料发现领域的潜力。后续，大量候选材料仍待探索。达摩院开放了 ElementsClaw 预测的所有 240 万稳定晶体的数据库，科研人员可免费使用。
中国人民大学高瓴人工智能学院副教授黄文炳表示，该 AI 智能体也有望应用于发现固态电池电解质、多相催化剂和热电材料等新材料。
