AI Agent 'Elements Claw' 攻克超导材料发现难题

AI 升级：从实验室助手到首席科学家

几十年来，发现新的超导材料一直是一个缓慢而艰苦的过程——试错、海量数据、多年等待。但 7 月 3 日，来自阿里巴巴达摩院、中国人民大学和中国科学院大学的一个团队公布了一项改变游戏规则的成果：Elements Claw，这是世界上第一个专门用于寻找超导体的 AI Agent。

这不仅仅是另一个处理数字的算法。Elements Claw 就像一个全能的科学家，阅读论文、设计实验，甚至从自己的发现中学习。这是从 AI 作为助手到 AI 作为首席研究员的飞跃。

像 SuperCon 这样的传统数据库花了几十年才记录了大约 2000 种超导材料。Elements Claw 则远远超越了这一点。它建立在“专精与通用”的架构上，在包含 1.25 亿个分子和晶体结构的数据库上进行训练。其核心是一个名为 Elements 的 100 亿参数原子基础模型。

这在实践中意味着什么？AI 可以评估材料的超导潜力，AUC 得分达到 0.996——几乎完美——并预测其临界温度，误差在 1 开尔文以内。这就像每次都能猜出水沸腾的确切温度。

在一次实际测试中，Elements Claw 筛选了 240 万个晶体结构，并识别出 6.8 万个有希望的候选材料——所有这些仅用了 28 个 GPU 小时。这是一项需要人类研究人员花费数年甚至数十年才能完成的工作。

但真正的证明在实验室里。该团队合成并验证了 四种新的超导材料：HfZrRe4（由 AI 从头设计），以及 Hf21Re25、Zr4VRe7 和 Zr3ScRe8（通过纠正和重新分析现有数据发现）。它们的临界温度高达 6.5 开尔文——虽然不是室温，但这是坚实的一步。

达摩院科学智能负责人 Rong Yu 表示，这些结果“验证了 AI Agent 在材料发现方面的巨大潜力”。为了帮助该领域更快发展，该团队已向公众发布了包含 240 万个稳定晶体的完整数据集。

中国人民大学的黄文炳教授看到了更大的可能性：这个 AI 框架可以重复用于寻找固态电池、催化剂、热电材料等。换句话说，我们不仅得到了更好的超导体——我们得到了一种发现任何材料的新方法。