达摩院搞了个AI智能体,从240万晶体里筛出6.8万候选,还实战验证了4种超导新材料,比传统SuperCon数据库效率高太多,搞材料的人可以白嫖数据。
阿里达摩院联合人大、中科院发布首个超导材料发现AI智能体ElementsClaw,基于1.25亿分子/晶体结构的1B参数原子模型,预测材料超导性的AUC达0.996,温度误差<1K。该智能体用28个GPU小时筛选240万晶体结构,预测出6.8万候选材料。团队实验合成并验证其中4种全新超导材料(如Hf21Re25、Zr4VRe7等),临界温度最高6.5K。相关数据和数据库已全部开放。
阿里达摩院:AI 智能体发现 4 种全新超导材料,已获实验验证
IT之家 7 月 3 日消息,阿里达摩院通过公众号宣布,7 月 3 日(今天),阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学等发布首个超导材料发现 AI 智能体 Elements Claw,预测出 6.8 万个可能的超导材料,其中 4 种全新材料已合成并证实存在超导性。相关数据已全部开放。 目前,国际主流超导数据库 SuperCon 历经数十年积累,仅收录约 2000 种材料。为此,阿里达摩院发挥 AI for Science 技术优势,联合中国人民大学、中国科学院大学等机构研发 ElementsClaw, 不仅可预测材料是否具有超导性,更能像人类材料学家一样查阅文献、评估合成可行性、设计实验方案 ,大幅提升材料发现效率和成功率。 据IT之家了解,ElementsClaw 采用“专通融合”架构。专有模型层面,团队基于 包含 1.25 亿个分子和晶体结构 的数据库,预训练出 1B 参数原子基础模型 Elements,判断材料是否具有超导性的 AUC 达 0.996,预测材料超导临界温度的平均误差在 1K 以内。通用智能体框架层面,ElementsClaw 实现了工具制造、流程编排、文献复核等整套自动化材料筛选流程,并能在文献中挖掘到新线索后“自我进化”。 AI 仅用 28 个 GPU 小时完成 240 万晶体结构筛选,预测出 6.8 万个超导候选材料。研究团队已实验合成并验证其中 4 种: 从现有数据库中捞出的“漏网之鱼”Hf 21 Re 25 纠正数据库构型错误后“正名”的 Zr 4 VRe 7 AI 从头设计生成的 HfZrRe 4 基于类似结构举一反三得到的 Zr 3 ScRe 8 ,临界温度最高达 6.5K。 达摩院科学智能负责人荣钰表示,这是 AI 智能体发现并获验证的第一批超导材料,初步验证了 AI 智能体框架在材料发现领域的潜力。后续,大量候选材料仍待探索。达摩院开放了 ElementsClaw 预测的所有 240 万稳定晶体的数据库,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表示,该 AI 智能体也有望应用于发现 固态电池电解质、多相催化剂和热电材料 等新材料。 论文链接: Agentic Fusion of Large Atomic and Language Models to Accelerate Superconductor Discovery 超导数据库链接: DAMO AI for Science Portal
- pandaily07-04 02:18原文