AI工作站

ElementsClaw是阿里达摩院联合中国人民大学、中国科学院大学重磅推出的业内首个超导材料发现专用AI智能体。产品创新采用专通融合架构，融合10亿参数原子基础模型Elements与大型语言模型，打通文献挖掘、物性预测、结构设计、稳定性评估、实验方案生成全链路，实现超导材料研发全流程自动化、智能化。

依托达摩院AI for Science前沿技术与自研智能体能力，平台具备自主任务拆解、持续学习迭代、可追溯科学推理优势。仅需28个GPU小时，即可完成240万组晶体结构高通量筛选，精准预测出6.8万个超导候选材料，且已成功实验验证4种全新未知超导材料，彻底颠覆传统耗时数十年的试错式研发模式。同时平台开放海量超导专项数据库，涵盖OpenSuperCon系列数据集，为全球科研团队提供完备的数据支撑。

一、产品核心功能：

1、超导临界温度精准预测：

依托 Elements-T 模型高精度拟合材料物性，精准预测超导临界温度Tc，平均误差严格控制在1K以内，满足高精度科研需求。

2、超导性智能二元分类：

通过 Elements-C 模型判别材料超导属性，模型AUC值高达0.996，甄别准确率行业领先，有效筛除非目标材料。

3、热力学稳定性评估：

基于 Elements-E 模型全方位研判候选材料的晶体结构稳定性与实际合成可行性，大幅降低实验试错成本。

4、全新晶体结构生成：

借助 Elements-G 模型实现从零到一的晶体结构设计，支持基元引导生成与新型物相探索，突破传统材料研发边界。

5、科研文献智能综合：

依托大语言模型自动检索、精读、提炼海量学术文献，深度挖掘碎片化实验数据与科研结论，为材料筛选提供理论支撑。

6、可落地实验方案设计：

融合数值计算与科学语义推理，自动生成标准化、可直接落地的材料合成路径与实验验证方案。

二、产品核心优势：

1、极致高效，算力成本极低：

以28 GPU小时的超低算力消耗，完成传统科研团队数十年的晶体筛选工作量，一次性覆盖240万组晶体结构，研发效率实现量级突破。

2、超高精度，数据表现领先：

超导性分类AUC达0.996，Tc预测平均绝对误差低至0.992K，各项核心指标全面优于现有行业基线模型。

3、自主进化，无需人工迭代：

搭载智能体自进化机制，可自主研读前沿文献、拆解科研任务、迭代算法能力，无需人工开发适配新场景的工具模块。

4、全闭环落地，成果真实可信：

AI设计的首批全新超导材料已全部通过实验室合成与测试验证，完成“智能预测—方案设计—实验落地”完整科研闭环。

5、开源开放，助力全球科研：

平台海量预测数据库、筛选数据对全球学术界免费开放，支持科研人员二次挖掘、学术协作与创新研究。

6、科学可追溯，结果严谨可控：

依托领域专属推理机制，所有预测结论、筛选逻辑、实验方案均可溯源、可审计，符合严谨的科学研究标准。

三、快速使用步骤：

1、接入开放数据库：

科研人员登录达摩院科学平台 https://science.damo-academy.com，免费获取240万组稳定晶体的完整结构与预测数据。

2、自定义研究目标：

输入精准科研需求，自定义材料体系、临界温度、稳定性等筛选指标，例如“筛选 Hf-Zr-Re 三元体系中Tc大于4K的超导候选材料”。

3、全自动智能筛选：

系统自动调用Elements系列模型完成高通量物性预测，同步通过LLM检索匹配前沿文献，交叉验证候选材料合理性。

4、输出高置信度成果清单：

一键生成标准化候选材料报告，包含预测Tc数值、热力学稳定性、合成可行性、文献支撑依据等完整维度数据。

5、实验合成与验证：

依托平台输出的专属实验方案，开展实验室材料制备，通过电阻-温度曲线、磁化率测试完成超导性能验证。

数据统计