在人工智能探索科學前沿的征途中，又迎來了一個里程碑時刻。7月3日，阿里達摩院聯合中國人民大學、中國科學院大學等機構，正式發佈了全球首個專門用於超導材料發現的 AI 智能體——Elements Claw。這一成果不僅標誌着 AI 在科學發現領域從“輔助角色”向“獨立攻關”的跨越，也爲新材料研發提供了一種高效的自動化範式。

傳統的超導材料發現過程極其漫長且依賴試錯，國際主流數據庫 SuperCon 歷經數十年積累，也僅收錄了約2000種材料。此次推出的 Elements Claw 則徹底打破了這一瓶頸。該智能體採用先進的“專通融合”架構，核心基於一個包含1.25億分子與晶體結構的數據庫進行訓練，並構建了一個10億參數的原子基礎模型（Elements）。這使得它不僅能以高達0.996的 AUC 指標精準判斷材料的超導潛力，還能將臨界溫度的預測誤差控制在1K 以內。

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Elements Claw 的強大之處在於其具備了類似人類科學家的全流程作業能力。它能夠自主查閱海量文獻、評估合成的可行性、設計實驗方案，並在發現新線索後實現算法的“自我進化”。在實際測試中，AI 僅耗費28個 GPU 小時，便從240萬個晶體結構中高效篩選出6.8萬個超導候選材料。

目前，研究團隊已通過實驗成功合成並驗證了其中4種全新超導材料，包括 AI 從頭設計生成的 HfZrRe4，以及對現有數據庫進行糾偏和深挖後發現的 Hf21Re25、Zr4VRe7和 Zr3ScRe8，其臨界溫度最高可達6.5K。

達摩院科學智能負責人榮鈺表示，這批成果初步驗證了 AI 智能體在材料發現領域的巨大潛力。爲了推動行業共進，團隊已將這240萬個穩定晶體的數據全量開放。中國人民大學高瓴人工智能學院副教授黃文炳進一步指出，這一智能體框架未來有望被廣泛複用到固態電池電解質、多相催化劑及熱電材料等更多關鍵材料的研發中，開啓科學發現的新篇章。