7月3日消息，超导材料在电力传输、磁悬浮、量子设备等领域具备极高应用价值，但百年来受机理不明限制，新材料研发只能依靠低效试错，全球数十年积累的权威超导数据库SuperCon仅收录约两千种材料。
为此，阿里达摩院联合中国人民大学、中科院大学，推出专为新材料研发打造的AI智能体ElementsClaw，依靠AI智能推理、自主设计实验的能力，彻底改变传统摸索式研发模式。
这套智能体采用“专用原子大模型+通用智能框架”融合架构，基于1.25亿分子与晶体数据训练出1B参数原子基础模型，判别材料超导特性准确率极高，预测超导临界温度误差控制在1K以内。
同时它能自主检索学术文献、梳理研究线索并自我迭代，整套材料筛选、实验设计流程全程自动化。
算力消耗极低，仅28个GPU小时就能完成240万种晶体结构筛查，从中锁定6.8万个具备超导潜力的候选物质。
科研团队从海量候选里选出四类完成实物合成与实验验证，四种新材料来源各有不同：有此前数据库遗漏的Hf₂₁Re₂₅，修正原有结构错误后确认的Zr₄VRe₇，AI从零设计的全新晶体HfZrRe₄，以及通过同类结构推演得到的Zr₃ScRe₈，其中最高临界温度可达6.5K。
这也是国内首批由AI自主发掘、且经实验实锤的超导材料，直观证明智能体在前沿材料领域的实用价值。
研究团队已公开全部240万稳定晶体预测数据库，全球科研人员均可免费调取使用。
专家表示，这套技术不局限于超导研发，未来还能拓展至固态电池电解质、催化、热电等各类新材料探索，相关成果论文已发布于arXiv，研究团队也将在ICML大会分享这套AI材料发现体系。
