阿里达摩院：AI 智能体发现 4 种全新超导材料：已获实验验证
7月3日，阿里达摩院携手中国人民大学、中国科学院大学发布超导材料发现AI智能体Elements Claw，成功预测6.8万种超导候选材料，其中4种全新材料已合成并证实具备超导性，数据已全面开放。这一突破彰显了AI在材料科学领域的应用潜力。
当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。
据本站了解，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。
黄文炳副教授指出，该AI智能体未来可应用于固态电池电解质、多相催化剂和热电材料等新材料发现，为AI驱动材料科学提供新路径。
论文链接：Agentic Fusion of Large Atomic and Language Models to Accelerate Superconductor Discovery
超导数据库链接：DAMO AI for Science Portal