Alibaba представила ИИ-агента для поиска сверхпроводников — он сразу открыл четыре новых

Компания Alibaba представила ИИ-агента Elements Claw, предназначенного для поиска новых сверхпроводящих материалов. Система анализирует научные публикации и кристаллические структуры, помогая исследователям быстрее находить перспективные соединения для последующей проверки в лаборатории.

С открытием новых сверхпроводников всё крайне непросто. Хотя они известны свыше ста лет, всеобъемлющего теоретического обоснования им до сих пор нет. Как и сто лет назад учёные движутся на ощупь, долго изучая кандидатов в сверхпроводящие материалы и лишь затем делая по ним выводы. ИИ вполне мог бы заняться первичным поиском кандидатов в сверхпроводники, просеивая тонны научных публикаций и проводя первичный анализ по ним. Именно такую работу проводит ИИ-агент Elements Claw, разработанный дочерним подразделением Alibaba — академией DAMO.

По заявлению разработчиков, система уже обнаружила четыре ранее неизвестных соединения, которые затем были синтезированы и проверены в лаборатории. Проект выполнен совместно с Жэньминьским университетом Китая и Университетом Китайской академии наук.

ИИ-агент Elements Claw объединяет специализированную атомную модель и языковую модель: первая отвечает за расчёты и прогнозы по кристаллическим структурам, вторая — за анализ литературы, оценку новизны, возможность синтеза и отбор кандидатов. В основе системы лежит модель Elements примерно на 1 млрд параметров, обученная на 125 млн молекулярных и кристаллических структур. После обучения агент просеял 2,4 млн вариантов кристаллов и за 28 часов работы на массиве графических процессоров выделил около 68 тыс. перспективных кандидатов, иными словами, резко сузил пространство поиска до начала экспериментов с реальными образцами.

В итоге были экспериментально подтверждены четыре новых сверхпроводника: Zr₃ScRe₈ с критической температурой около 6,5 К, HfZrRe₄ — около 5,9 К, Zr₄VRe₇ — около 3,5 К и Hf₂₁Re₂₅ — около 2,5 К. Их происхождение было разным: один материал был найден как «скрытый» в базе данных, другой — через пересмотр известной структуры, третий был сгенерирован с нуля, а четвёртый получен по аналогии с уже ранее выявленным кандидатом.

Следует признать, что ИИ пока нашёл лишь низкотемпературные сверхпроводники, которые имеют относительно низкую прикладную ценность. Но в этой работе главным было показать осуществимость подбора кандидатов ускоренным способом с помощью ИИ-анализа, что с успехом было проделано. К чести компании Alibaba, она намерена открыть доступ к модели и находкам, как это сделала компания Google в отношении ИИ для поиска вариантов белков DeepMind AlphaFold. Очевидно, что открытость быстрее приведёт к получению результата, имеющего практическую ценность. Сверхпроводники нужны в энергетике, квантовых вычисления и даже в здравоохранении для разного рода медицинских сканеров.