阿里巴巴Damo Academy、超伝導体を発見できるAIエージェントを発表

アリババグループのDamo Academyは、超伝導材料を発見するための業界初の人工知能エージェント「Elements Claw」を発表しました。このツールは、これまで未知だった4つの化合物を発見し、実験室での実験で確認されたとされています。

超伝導材料は、低温で電気抵抗ゼロで電流を流し、磁場を排除する物質であり、電力網、量子コンピューティング、高速リニアモーターカーに革命をもたらす可能性があります。しかし、新しい超伝導体の発見は、長い間、面倒な試行錯誤の実験に依存してきました。科学者には超伝導を予測する完全な理論的枠組みがまだないためです。数十年の研究で、広く使われているSuperConデータベースには約2000の超伝導材料しか蓄積されていません。

Elements Clawは、科学文献をスキャンし、数百万の結晶構造をスクリーニングして、実験室での検証のための候補材料を提案するように設計されました。このシステムは、中国人民大学と中国科学院大学との協力で開発されました。1億2500万の分子と結晶構造で訓練された10億パラメータの専門基盤モデルを搭載し、28時間のGPU計算時間で240万の安定した結晶構造をスクリーニング。約6万8000の超伝導可能性のある候補を特定し、物理テストに最も有望なオプションに絞り込みました。

Damo Academyの科学インテリジェンス責任者であるRong Yu氏は、同アカデミーの公式WeChatアカウントで、これらはAIエージェントによって発見され、実験室で確認された最初の超伝導材料であると述べていますが、他の何千もの候補はまだ調査されていません。

この発表は、テクノロジー企業がチャットボットやコーディングアシスタントを超えて、科学研究にAIを応用する動きが広がる中で行われました。これらのシステムは、テキストやソフトウェアコードを生成する代わりに、科学文献を検索し、大規模なデータセットを分析し、研究者が実験室でテストできる仮説を提案するように設計されています。

材料発見は、AIの最も有望な科学的応用の一つと広く見なされています。研究者は実験室でテストする価値のある少数を特定する前に、膨大な数の可能な化合物を評価する必要があるため、AIはそのプロセスを大幅に短縮できるからです。中国人民大学のGaoling School of Artificial Intelligenceの准教授であるHuang Wenbing氏は、Elements Clawのフレームワークは超伝導体を超えて、固体電池、触媒、熱電技術の材料発見をサポートするために拡張できると述べています。

Google DeepMindのAlphaFoldデータベースと同様に、アリババは予測を研究者に公開することで、単一の研究所で達成できる以上の発見を加速できると期待しています。アリババはSouth China Morning Postを所有しています。