AI智能体Elements Claw成功“闭环”超导材料研发
在人工智能探索科学前沿的征途中，又迎来了一个里程碑时刻。7月3日，阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学等机构，正式发布了全球首个专门用于超导材料发现的 AI 智能体——Elements Claw。这一成果不仅标志着 AI 在科学发现领域从“辅助角色”向“独立攻关”的跨越，也为新材料研发提供了一
在人工智能探索科学前沿的征途中，又迎来了一个里程碑时刻。7月3日，阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学等机构，正式发布了全球首个专门用于超导材料发现的 AI 智能体——Elements Claw。这一成果不仅标志着 AI 在科学发现领域从“辅助角色”向“独立攻关”的跨越，也为新材料研发提供了一种高效的自动化范式。
传统的超导材料发现过程极其漫长且依赖试错，国际主流数据库 SuperCon 历经数十年积累，也仅收录了约2000种材料。而 Elements Claw 的推出则彻底打破了这一瓶颈——它采用的“专通融合”架构，核心基于一个包含1.25亿分子与晶体结构的数据库进行训练，并构建了一个10亿参数的原子基础模型（Elements）。这意味着，它不仅能以高达0.996的 AUC 指标精准判断材料的超导潜力，还能将临界温度的预测误差控制在1K 以内。换句话说，这台 AI 的判断力已经接近甚至超越了人类专家在实验室里反复验证的水平。
更值得关注的是，Elements Claw 具备了一整套类似人类科学家的全流程作业能力：它能够自主查阅海量文献、评估合成的可行性、设计实验方案，并在发现新线索后实现算法的“自我进化”。在实际测试中，AI 仅耗费28个 GPU 小时，便从240万个晶体结构中高效筛选出6.8万个超导候选材料——这个效率，如果让传统方法去跑，恐怕得花上数年甚至更久。
目前，研究团队已通过实验成功合成并验证了其中4种全新超导材料，包括 AI 从头设计生成的 HfZrRe4，以及对现有数据库进行纠偏和深挖后发现的 Hf21Re25、Zr4VRe7和 Zr3ScRe8，其临界温度最高可达6.5K。虽然这个温度离室温超导还有距离，但关键在于，AI 从“理论预测”到“实验验证”的闭环已经跑通，这意味着整个材料发现的节奏将被彻底重塑。
达摩院科学智能负责人荣钰表示，这批成果初步验证了 AI 智能体在材料发现领域的巨大潜力。为了推动行业共进，团队已将这240万个稳定晶体的数据全量开放。中国人民大学高瓴人工智能学院副教授黄文炳进一步指出，这一智能体框架未来有望被广泛复用到固态电池电解质、多相催化剂及热电材料等更多关键材料的研发中——如果把视野放远一点，这或许就是科学发现进入“AI 驱动时代”的真正起点。
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