ИИ-агент Alibaba помог открыть четыре новых сверхпроводника

Ханчжоу, Китай. Исследователи DAMO Academy, Китайского народного университета и Университета Китайской академии наук представили систему ElementsClaw, которая помогла выбрать кандидатов на роль новых сверхпроводников из миллионов кристаллических структур. Четыре предложенных материала были синтезированы и экспериментально подтвердили переход в сверхпроводящее состояние.

Результат описан в препринте исследовательской группы. На момент публикации это не рецензированная журнальная статья. DAMO называет ElementsClaw первым специализированным ИИ-агентом такого типа, однако это формулировка разработчиков, а не установленный независимый приоритет.

Какие четыре материала подтвердили в лаборатории

Критическая температура показывает, ниже какой отметки материал переходит в сверхпроводящее состояние. Лучший результат, 6,5 К, соответствует примерно −266,7 °C. Поэтому речь не идёт о сверхпроводнике, работающем при комнатной температуре.

Как ElementsClaw сократил пространство поиска

Авторы объединяют атомарную модель Elements с языковой моделью, которая координирует вычислительные инструменты и учитывает научный контекст. По данным препринта, система обработала 2,4 млн равновесных кристаллических структур, выделила около 68 тыс. кандидатов высокой уверенности и потратила на первичный скрининг 28 GPU-часов.

Эти 68 тыс. записей не следует считать 68 тыс. открытых сверхпроводников. Это прогнозный список. Для открытия необходимы выбор наиболее перспективных соединений, синтез образцов и физические измерения. Именно лабораторная проверка превращает расчётный кандидат в подтверждённый материал.

Разработчики открыли базу результатов для академического использования. Как сообщила South China Morning Post со ссылкой на DAMO, фундаментальная атомарная модель содержит около одного миллиарда параметров и обучалась на большой коллекции молекулярных и кристаллических структур.

Отдельный проект SuperC нашёл ещё два соединения

Независимая группа SuperC применила машинное обучение, расчёты из первых принципов и экспериментальный синтез для поиска кагомных материалов. В рецензируемой статье Physical Review Research описаны YRu₃B₂ и LuRu₃B₂ с критическими температурами 0,81 и 0,95 К соответственно.

Эта работа была опубликована 1 апреля 2026 года, поэтому её нельзя считать одновременным июльским анонсом Alibaba. Она, однако, подтверждает более широкий тренд: машинное обучение всё чаще используется как фильтр между огромным числом теоретически возможных материалов и дорогими лабораторными экспериментами.

Почему кагомная решётка интересует физиков

Кагомная решётка образована повторяющимся рисунком треугольников и шестиугольников. Такая геометрия может необычно влиять на движение электронов и формирование электронных состояний. Авторы SuperC подтвердили объёмную сверхпроводимость магнитными измерениями, теплоёмкостью и электрическим транспортом.

Консорциум под руководством Университета Аалто ставит долгосрочную цель найти материал с комнатной сверхпроводимостью к 2033 году. Найденные YRu₃B₂ и LuRu₃B₂ пока работают только при температурах ниже одного кельвина и не означают достижения этой цели.

Что изменил ИИ — и что осталось за человеком

Главное ускорение происходит на этапе отбора. Вместо последовательной проверки соединений алгоритм ранжирует миллионы структур и предлагает небольшое число целей для синтеза. Но модель не заменяет материаловедов: исследователи выбирают кандидатов, выращивают образцы, проверяют структуру и измеряют сопротивление, магнитные свойства и теплоёмкость.

Такой гибридный подход перекликается с другими вычислительными методами в науке. Cifrum.kz ранее рассказывал, как IBM Heron моделировал процесс из физики частиц, а также разбирал перспективные технологии 2026 года.

Источники и дополнительное чтение: препринт ElementsClaw, база DAMO, статья Physical Review Research и карточка исследования Университета Аалто.

Главное изображение создано искусственным интеллектом для Cifrum.kz как концептуальная редакционная иллюстрация. Оно не является фотографией реальных образцов или лаборатории DAMO.