Поиск материалов с нулевым электрическим сопротивлением десятилетиями оставался одной из самых трудоемких задач современной физики. Отсутствие единой теоретической базы вынуждало ученых полагаться на метод проб и ошибок, что катастрофически замедляло прогресс. Появление специализированных ИИ-агентов способно превратить этот хаотичный поиск в точный вычислительный процесс. Система Elements Claw от Alibaba демонстрирует, как синергия больших языковых моделей и атомных вычислений позволяет открывать новые сверхпроводники в промышленных масштабах.
Сверхпроводимость — явление, известное науке более века, до сих пор остается одной из главных загадок материаловедения. Несмотря на фундаментальную важность, исследователи до сих пор не обладают всеобъемлющей теорией, которая позволила бы предсказывать свойства новых соединений с абсолютной точностью. В результате процесс открытия новых материалов напоминал блуждание в темноте: ученые годами изучали отдельные кандидаты, проводя бесконечные лабораторные тесты, чтобы в итоге обнаружить или опровергнуть наличие сверхпроводящих свойств.
Чтобы разорвать этот порочный круг, команда академии DAMO представила Elements Claw — интеллектуального агента, который берет на себя самую изнурительную часть работы: первичный скрининг и анализ огромных массивов данных. Вместо того чтобы полагаться на интуицию одного исследователя, система анализирует тысячи научных публикаций и миллионы кристаллических структур, превращая поиск в структурированный процесс фильтрации.
Технологический стек Elements Claw представляет собой гибридную систему, где две разные архитектуры дополняют друг друга. Первая — специализированная атомная модель, предназначенная для проведения сложных расчетов и прогнозирования свойств кристаллических решеток. Вторая — большая языковая модель (LLM), которая выступает в роли «аналитика». Она изучает существующую литературу, оценивает новизну предложенных соединений и, что самое важное, определяет вероятность их успешного синтеза в реальных лабораторных условиях.
Сердцем системы стала модель Elements с параметрами около 1 млрд, обученная на колоссальном датасете из 125 миллионов молекулярных и кристаллических структур. Эффективность такого подхода подтверждается цифрами: за 28 часов работы на массиве графических процессоров агент проанализировал 2,4 миллиона вариантов кристаллов, сузив пространство поиска до 68 тысяч наиболее перспективных кандидатов. Это сокращение выборки на два порядка позволяет ученым фокусировать ресурсы только на тех материалах, которые имеют реальный шанс на успех.
Результатом этой работы стало открытие четырех новых сверхпроводников, которые были успешно синтезированы и подтверждены экспериментально в партнерстве с Жэньминьским университетом Китая и Университетом Китайской академии наук. Список новых материалов включает Zr3ScRe8 (критическая температура ~6,5 К), HfZrRe4 (~5,9 К), Zr4VRe7 (~3,5 К) и Hf21Re25 (~2,5 К).
Особый интерес представляет то, как именно ИИ нашел эти соединения. Пути были разными: один материал оказался «спрятанным» в уже существующих базах данных, другой был найден путем модификации известной структуры, третий был сгенерирован системой с нуля, а четвертый получен по методу аналогии с уже известными образцами.
Справедливости ради стоит отметить, что обнаруженные сверхпроводники являются низкотемпературными. С практической точки зрения они имеют ограниченную ценность, так как требуют экстремального охлаждения. Однако истинная ценность Elements Claw заключается не в конкретных формулах, а в доказанной методологии. Разработчики продемонстрировали, что ИИ способен радикально ускорить цикл «гипотеза — синтез — проверка».
Стремление Alibaba открыть доступ к модели и полученным данным перекликается с подходом Google DeepMind при создании AlphaFold. В области фундаментальной науки открытость данных является катализатором прогресса. Ускорение поиска сверхпроводников напрямую влияет на развитие квантовых вычислений, создание более эффективных энергетических сетей и совершенствование медицинского оборудования, такого как МРТ-сканеры. Переход от случайных открытий к направленному ИИ-дизайну материалов открывает новую эру в физике твердого тела.
Новый облик носимого интеллекта Samsung
