在物理學界，探索超導體被譽爲摘取「物理學聖盃」的百年征程。近日，這一傳統科研領域迎來了一位強力的「AI隊友」——由科研團隊共同打造的專攻超導材料發現的AI智能體“ElementsClaw”（元素蝦）。該系統在短短28個GPU小時內，便完成對240萬種穩定晶體的全覆蓋掃描，並篩選出6.8萬種潛在超導體，其科研效率遠超人類百年的摸索速度。

長期以來，尋找超導體多采用「炒菜式」科研法，即通過不斷嘗試不同元素的配比進行試錯。這種方式不僅成功率極低，且往往依賴偶然發現。爲改變這一困境，研究團隊通過“通專融合”的架構，賦予了ElementsClaw獨特的科研能力:其內置的10億參數幾何深度圖神經網絡，能精準解讀三維晶體結構;配合大語言模型，智能體還能自主閱讀文獻、查閱數據並輔助決策。

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這套AI系統不僅是「大海撈針」的利器，更具備自我進化能力。在實驗驗證階段，科研人員成功合成出四種此前人類未曾發現的全新超導體，且每種材料的發現都展現了AI不同的邏輯路徑。從對被遺忘的數據庫結構進行重新篩選，到糾正人類既往的計算誤差，再到基於結構模體的舉一反三，ElementsClaw展示了AI在材料學領域從「輔助判斷」轉向「主動設計」的跨越。

儘管目前這些新發現的材料臨界溫度尚未達到室溫標準，但其核心價值在於成功驗證了AI智能體在該領域的應用路徑。相比自然界僅約3%的超導材料命中率，ElementsClaw的推薦準確率提升了一個數量級。

目前，研究團隊已將這240萬種穩定晶體的預測數據庫全量開放，旨在與全球科研人員共同挖掘材料科學的富礦。對此，學界專家表示，AI並非要取代科學家，而是實現人機共生。通過將繁瑣的重複性工作交由AI處理，科研人員將從海量數據中解脫出來，專注於提出核心問題與構建新的科學知識體系，從而推動物理學研究邁向全新的智能形態。