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240万种可能里,AI自己设计出了新材料

240万种可能里,AI自己设计出了新材料

一百多年来,物理学家面临一个尴尬的困境。

超导材料,我们知道它极其重要。零电阻、完全抗磁性,能改变电力传输、磁悬浮、量子计算、核聚变……

但到底哪些材料能超导?没人能算出来。全球顶尖实验室几十年如一日地试,把结果攒进一个叫SuperCon的数据库。数十年积累,总共大约2000种。

每一次发现,都像是大海捞针。

今天,事情变了

7月3日,阿里达摩院联合中国人民大学、中科院大学,发布了一个AI智能体:Elements Claw。

它干了什么呢?

28个GPU小时。从240万种晶体结构中,筛出了6.8万个超导候选。然后科研团队从中挑了4种去做实验验证。

4种,全部成功!

但这4种材料的发现方式,才是真正让人起鸡皮疙瘩的地方

第一种:Hf₂₁Re₂₅

它就躺在数据库里,但人类从没注意到它,AI把它翻了出来。一条"漏网之鱼"。

第二种:Zr₄VRe₇

数据库里一直有它,但晶体结构标错了。AI发现了错误,纠正后确认:这是超导体。

第三种:HfZrRe₄

这种材料,数据库里没有,文献里没有,人类的直觉也没想到过,是AI从零开始,自己设计出来的。

第四种:Zr₃ScRe₈

AI看到前几种的结构模式后,举一反三推导出来的。

四种材料,四种路径。

漏网之鱼、纠正错误、从零创造、举一反三。

前两种,AI比人类看得更仔细;第三种,AI比人类更有想象力;第四种,AI学会了"触类旁通"。最高临界温度6.5K,不算高,但重要的是方法论被验证了。

它是怎么做到的?

简单说,Elements Claw有两个脑子。

第一个脑子:原子基础模型

用1.25亿个分子和晶体结构数据训练出来的。看一种材料,就能判断它是不是超导体,准确率AUC 0.996,预测临界温度误差不到1K。

第二个脑子:智能体框架

能自己查文献、找线索、设计实验,看到新线索还能"自我进化"。

两个脑子加起来,就是一个会思考的材料科学家,28个GPU小时,干了人类数十年没干完的活。

更关键的是

达摩院把所有240万种稳定晶体的预测数据,全部公开了。全球科研人员都可以免费使用。这意味着明天起,全世界材料科学家的工作台上,多了一张240万条线索的寻宝图。大海捞针的时代可能要结束了。

写在最后

说实话,作为一个物理老师,看到这种新闻是又兴奋又感慨。

兴奋的是,超导+AI这条路被走通了。后续固态电池、催化剂、热电材料都可能受益。

感慨的是——我们教孩子的物理,不应该只是公式和题目。这些公式背后,是一整个正在被重新定义的世界。

一百年前,人类靠直觉和试错在黑暗里摸索。

今天,AI点亮了一盏灯。

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