7月3日，阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学等发布行业内首个超导材料发现AI智能体（886099）ElementsClaw，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，供学界进一步挖掘。
超导体是一类前沿新材料。当温度降至临界温度以下，其电阻会突然消失，同时完全排斥外部磁场，在电力传输、磁悬浮等领域具有重大应用价值。
然而，哪些元素能组合出超导材料？近百年来，因相关物理学机理尚不明确，研究人员依赖“爱迪生式试错”，费时费力。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。
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 Re 、纠正数据库构型错误后“正名”的Zr VRe 、AI从头设计生成的HfZrRe 、基于类似结构举一反三得到的Zr ScRe ，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（886099）发现并获验证的第一批超导材料，初步验证了AI智能体（886099）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（885728）学院副教授黄文炳表示，该AI智能体（886099）也有望应用于发现固态电池（886032）电解质、多相催化剂和热电材料等新材料。
