发现新材料,AI开启“自动驾驶”模式
AI已嵌入材料研发的全流程,但“会回答问题”“会调用工具”“能自主做实验”并非同一层次的能力。AI在材料研发上究竟“自主”到了什么程度?我们距离AI材料科学家又有多远?
责任编辑:曹妍
信息、材料、能源,被看作是现代文明的三大支柱。
材料是物质发展的基础和保障,新材料更是当前全球科技竞争的关键领域,也是推动产业变革的核心引擎。从传统制造到未来产业,新材料的突破正重塑着能源、信息、交通、医疗等多个行业的格局。
新材料的诞生,从来都不是线性的。它依赖偶然的灵感、漫长的试错,以及一代代科学家持续摸索的耐心。人工智能(AI)正在颠覆材料的研发范式。
AI加速超导材料的发现
困扰人类百余年的超导材料研发难题,最近被AI按下了快进键。
2026年7月3日,阿里达摩院等团队发布行业内首个超导材料发现AI智能体ElementsClaw。仅用28个GPU小时(总算力消耗),它就完成了240万晶体结构筛选,并预测出6.8万个超导候选材料。
研究团队依托1.25亿个分子和晶体结构的数据库,预训练出1B(10亿)参数的原子基础模型Elements,可精准预测材料的超导属性和临界温度。
1911年,荷兰物理学家海克·卡末林·昂内斯(Heike Kamerlingh Onnes)在实验中发现,汞的电阻在冷却到液氦温度(-269°C)时会突然降至零,实现电流无损耗传导。他将这种特殊的导电性能称为“超导态”,并将使导体进入超导态的温度称为“超导临界温度”。
1933年,瓦尔特·迈斯纳 (Walther Meissner) 和罗伯特·奥克森菲尔德 (Robert Ochsenfeld) 通过磁场测量实验观测到超导体的完全抗磁性,即“迈斯纳效应”。
此后近百年间,全球科学家持续攻关,目标是突破低温桎梏、挖掘具备实用价值的超导材料。超导材料的低温零电阻和完全抗磁性这两大核心特性,可支撑量子计算机、磁悬浮列车、可控核聚变等前沿产业。
不过,可能具
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校对:赵立宇