Hacker News · 05.07.2026 ·Исследования и наука

ИИ-агент от Alibaba обнаружил четыре новых сверхпроводника

Исследователи из Damo Academy (подразделение Alibaba) представили ИИ-агента Elements Claw, способного ускорять поиск новых материалов. Система проанализировала миллионы химических комбинаций и успешно идентифицировала четыре ранее неизвестных сверхпроводника. Этот подход сокращает время, необходимое для теоретического моделирования и лабораторных испытаний, открывая путь к более эффективному созданию материалов с заданными свойствами для энергетики и электроники.

Традиционный процесс поиска сверхпроводников требует десятилетий проб и ошибок в лабораториях. ИИ-агент автоматизирует этап прогнозирования, используя алгоритмы машинного обучения для оценки стабильности и критической температуры материалов. После того как модель отфильтровала перспективные кандидаты, команда провела физические эксперименты, которые подтвердили работоспособность предложенных соединений.

Разработка подчеркивает сдвиг в материаловедении, где генеративные модели и агентные системы становятся ключевыми инструментами для фундаментальных научных открытий. В отличие от классических методов перебора, Elements Claw учитывает сложные квантовые взаимодействия, что позволяет находить материалы, которые могли быть пропущены при стандартном анализе данных.

Ключевые факты

ИИ-агент Elements Claw разработан исследователями из Damo Academy, принадлежащей Alibaba.
Система успешно обнаружила четыре новых сверхпроводящих материала в ходе автоматизированного поиска.
Алгоритм сократил время анализа химических соединений с нескольких лет до нескольких недель.
Результаты моделирования были подтверждены серией лабораторных экспериментов, доказавших наличие сверхпроводимости у предложенных образцов.

Источник: Hacker News

Обсудить с ИИ

Похожие материалы

arXiv · Машинное обучение Эквивариантные графовые нейросети ускоряют поиск новых материалов Исследователи представили новый подход к прогнозированию оптических спектров материалов с использованием эквивариантных графовых нейронных сетей. Традиционные суррогатные модели часто ограничены использованием скалярных признаков, инвариантных к поворотам, что снижает точность описания геометрических свойств молекулярных структур. Применение эквивариантных архитектур позволяет нейросети учитывать пространственную ориентацию атомов и связей, значительно повышая выразительность модели при анализе сложных физических систем. Hacker News · Исследования и наука Применение обучения с подкреплением для оптимизации размещения компонентов на чипах Исследователи представили новый метод использования обучения с подкреплением (RL) для автоматизации проектирования топологии интегральных схем. Подход позволяет ИИ-агентам достигать экспертного уровня в размещении компонентов на кристалле, значительно сокращая время разработки и улучшая показатели энергоэффективности и производительности по сравнению с традиционными алгоритмами автоматизированного проектирования (EDA). Hacker News · Исследования и наука Китайские ИИ-модели достигли уровня Anthropic в задачах кибербезопасности Китайские разработчики ИИ сократили технологический разрыв с западными лидерами, продемонстрировав результаты в области кибербезопасности, сопоставимые с моделями Anthropic. Согласно новым данным, специализированные китайские системы теперь способны эффективно выявлять уязвимости и писать эксплойты, что меняет баланс сил в глобальной гонке ИИ-вооружений и ставит под вопрос эффективность экспортных ограничений на передовые технологии. arXiv · Исследования и наука AdsMind: мультиагентная система для моделирования катализаторов Исследователи представили систему AdsMind, предназначенную для поиска оптимальных конфигураций адсорбции на поверхностях гетерогенных катализаторов. Задача определения состояний с минимальной энергией критически важна для химической промышленности, однако традиционные квантово-механические расчеты требуют огромных вычислительных затрат. Использование силовых полей на базе машинного обучения ускоряет релаксацию структур, но не решает проблему эффективного исследования обширного конфигурационного пространства. The Decoder · ИИ в бизнесе Китайская компания 360 представила ИИ-инструменты для кибербезопасности Китайская компания 360 Security Technology представила два новых ИИ-инструмента, предназначенных для автоматизированного поиска уязвимостей в программном обеспечении. Основатель компании Чжоу Хунъи позиционирует разработку как стратегический ответ западным технологиям, сравнивая потенциал ИИ-моделей в киберпространстве с ядерным сдерживанием. Один из представленных инструментов уже успешно обнаружил 3432 критические уязвимости в ходе внутреннего тестирования. arXiv · Исследования и наука EurekAgent: как ИИ-агенты автоматизируют научные открытия Исследователи из MIT и других ведущих университетов представили EurekAgent — фреймворк, который демонстрирует, как LLM-основанные агенты могут автоматизировать научные открытия. В статье, опубликованной на arXiv, авторы показывают, что при наличии оптимизируемого метрика и подходящей среды выполнения, агенты способны предлагать, проверять и итерировать научные решения, превосходя человеческие подходы. arXiv · Память и RAG Как улучшить надёжность ИИ-агентов в робототехнике Исследователи из MIT и других ведущих университетов предложили новый подход к улучшению надёжности ИИ-агентов в робототехнике. В своей работе, опубликованной на arXiv, они рассматривают проблему обнаружения аномалий в поведении роботов, управляемых генеративными моделями. Hacker News · ИИ в бизнесе ИИ-алгоритмы проектируют радиочипы нового поколения Исследователи используют методы машинного обучения для автоматизации проектирования радиочастотных интегральных схем (RFIC). ИИ-системы справляются с задачами оптимизации топологии чипов быстрее и эффективнее инженеров, создавая архитектуры, которые выходят за рамки традиционных подходов. Технология позволяет значительно сократить цикл разработки сложных компонентов для беспроводной связи, обеспечивая при этом более высокую производительность и энергоэффективность конечных устройств. Hacker News · Память и RAG Исследование: случайный прорыв в памяти ИИ-агентов Исследователи из Coder Company случайно достигли нового уровня в области памяти ИИ-агентов, используя подход, основанный на AI-компаньонах. В ходе эксперимента они обнаружили, что агенты, взаимодействующие друг с другом, способны сохранять и использовать информацию более эффективно, чем традиционные методы. Mistral AI Blog · Исследования и наука Прорывы в физике с ИИ: новые исследования Компания Mistral опубликовала обзор исследований, где искусственный интеллект применяется для решения сложных задач в физике. Эти работы продвигают границы возможного и демонстрируют, как ИИ может ускорить научные открытия.

← Все материалы