Según Sina Finance, Alibaba DAMO Academy presentó ElementsClaw, un agente de IA desarrollado con la Universidad Renmin de China, la Universidad de la Academia China de Ciencias y otras instituciones, que predijo 68.000 posibles materiales superconductores y permitió validar experimentalmente cuatro de ellos.
Ivan
ElementsClaw lleva la búsqueda de superconductores a una escala mayor
El sistema analizó 2,4 millones de estructuras cristalinas en 28 horas de GPU. La comparación es relevante porque SuperCon, una base internacional de referencia en superconductores, reúne cerca de 2.000 materiales tras décadas de acumulación.
ElementsClaw usa una arquitectura especializada, general e integrada. Su base es Elements, un modelo atómico de 1.000 millones de parámetros entrenado con 125 millones de moléculas y estructuras cristalinas.
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El modelo alcanzó un AUC de 0,996 para identificar superconductividad y registró un error promedio inferior a 1 K en la predicción de la temperatura crítica superconductora. Además de clasificar materiales, el agente consulta literatura, evalúa viabilidad de síntesis y diseña esquemas experimentales.
El equipo sintetizó y verificó cuatro materiales candidatos entre los 68.000 previstos. Rong Yu, jefe de inteligencia científica de Alibaba DAMO Academy, indicó que se trata de los primeros materiales superconductores descubiertos y validados por agentes de IA.
La Academia DAMO dejó disponible una base abierta con los 2,4 millones de cristales estables predichos por ElementsClaw. Huang Wenbing, profesor asociado de la Universidad Renmin de China, señaló que el enfoque también podría aplicarse a electrolitos para baterías de estado sólido, catalizadores multifásicos y materiales termoeléctricos.
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