En 28 heures de calcul sur GPU, l’agent d’IA ElementsClaw a analysé 2,4 millions de cristaux stables, identifiant ainsi 68 000 supraconducteurs potentiels — un résultat qui dépasse de loin des siècles de découvertes humaines. À l’aide d’un réseau neuronal profond à graphes géométriques et d’un modèle linguistique de grande envergure, il a lu les données de manière autonome et synthétisé quatre nouveaux supraconducteurs, améliorant ainsi la précision des recommandations d’un ordre de grandeur par rapport aux taux de réussite naturels.