维度网讯，阿里达摩院联合中国人民大学高瓴人工智能学院、中国科学院大学等机构，发布了首个专攻超导材料发现的AI智能体“ElementsClaw”（元素虾）。该智能体仅用28个GPU小时，便从已知的240万种稳定晶体中预测出6.8万种可能为超导体，其中4种已被实验证实为人类此前未知的全新超导体。
超导材料发现自1911年以来一直是物理学领域的核心挑战，传统方法依赖大量试错，被称为“炒菜式科研”。国际主流的超导体数据库SuperCon目前仅收录2000余种超导材料，其中临界温度达几十K的材料仅有数十种。中国科学院大学金士锋研究员指出，人类对常压下转变温度超过40K的高温超导体的物理机制尚未完全理解，铜基、铁基、镍基等重磅超导材料几乎均为偶然发现。
尽管AI在材料科学领域已有突破，如DeepMind的GNoME预测220万种稳定材料、微软的MatterGen根据特性设计新结构，但都缺乏对文献、可合成性、毒性、成本等综合信息的评估能力。达摩院科学智能负责人荣钰表示，单点预测模型无法替代真实的科研全流程。
ElementsClaw采用了“通专融合”的智能体架构，包含一个10亿参数的几何深度图神经网络“Elements”，预训练阶段使用1.25亿个分子和晶体结构，在22个材料学基准测试中达到或接近SOTA水平，并首次在非大语言模型架构上验证了Scaling Law。该智能体拥有多项功能模块：Elements-T预测超导临界温度，平均绝对误差仅0.99K；Elements-C判断材料是否超导，AUC达0.996；Elements-E预测能量与稳定性；Elements-G生成全新晶体结构。智能体系统负责文献检索、数据库比对、可合成性分析和实验方案设计，并具备根据新数据自动微调模型的能力。
研究团队通过4种路径实验合成了4种新超导体。“漏网之鱼”Hf₂₁Re₂₅（临界温度2.5 K）来自现有但未被实验验证的数据库；“沉冤得雪”Zr₄VRe₇（临界温度3.5 K）纠正了数据库中的结构错误；“无中生有”HfZrRe₄（临界温度5.9 K）是AI从零生成的全新结构；“举一反三”Zr₃ScRe₈（临界温度6.5 K）通过总结结构模体并替换元素发现。这些材料临界温度均不高，最高为6.5 K，但AI推荐的命中率从自然界的约3%提升至40%。
达摩院已将240万稳定晶体的预测数据库全部开放，全球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指出，AI for Science的目标是实现人机共生，AI负责数据筛选和重复性工作，科学家则负责提出问题和知识体系构建。
