AIエージェント「エレメンツ・クロー」、超伝導材料の開発を完了
人工知能が科学探求の限界を押し広げる中、重要なマイルストーンが達成されました。7月3日、アリババDAMOアカデミーは、中国人民大学および中国科学院大学と提携し、超伝導材料の発見に特化した世界初の人工知能エージェント「Elements Claw」を発表しました。 この画期的な成果は、科学的発見における転換点を示しており、AIを単なる補助的な役割から独立した研究パートナーへと昇格させると同時に、新素材開発のための効率的な自動化フレームワークを確立した。
超伝導体の探索における従来の方法は、その遅さが問題視されており、試行錯誤に大きく依存している。SuperConのような主要な国際データベースには数十年にわたるデータが蓄積されているものの、登録されている材料はわずか約2,000種類にとどまっている。「Elements Claw」は、専門的な機能と汎用的な機能を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャにより、この限界を克服している。 1億2500万個の分子および結晶構造のデータベースを用いて学習された本システムは、100億パラメータの原子基盤モデル(Elements)を活用している。これにより、システムは超伝導の可能性を正確に評価することが可能となり、AUCスコア0.996を達成するとともに、臨界温度の予測誤差を1K以内に抑えている。

Elements Clawは、人間の科学者が行う包括的なワークフローに沿って動作します。膨大な文献を独自に参照し、合成の実現可能性を評価し、実験プロトコルを設計し、新たな知見を特定した際にはアルゴリズムの自己進化を可能にします。 実用的な応用例として、このAIは240万の結晶構造から68,000の超伝導候補物質を効率的にスクリーニングし、わずか28 GPU時間でタスクを完了しました。
実験による検証の結果、AIによって完全に設計されたHfZrRe4をはじめ、既存データベースの修正と詳細な分析を通じて発見されたHf21Re25、Zr4VRe7、Zr3ScRe8を含む4つの新しい超伝導材料が確認されました。 これらの物質は、最高6.5Kという高い臨界温度を示す。
DAMOアカデミー科学インテリジェンス部門長のRong Yu氏は、これらの結果が、材料発見におけるAIエージェントの大きな可能性を実証するものであると指摘した。業界の進歩を加速させるため、同チームは240万個の安定結晶に関するデータをオープンソース化した。 中国人民大学高強人工知能研究所の黄文兵教授は、このインテリジェントなフレームワークが、固態電池の電解質、多相触媒、熱電材料などの他の重要材料にも広く応用されることが期待され、科学研究の新たな時代を切り開くものになると強調した。
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