L'agent IA « Elements Claw » achève le développement d'un matériau supraconducteur
Alors que l’intelligence artificielle repousse les limites de l’exploration scientifique, une étape importante vient d’être franchie. Le 3 juillet, l’Académie DAMO d’Alibaba, en partenariat avec l’Université Renmin de Chine et l’Université de l’Académie chinoise des sciences, a dévoilé « Elements Claw », le premier agent d’IA au monde dédié à la découverte de matériaux supraconducteurs. Cette avancée marque un tournant dans la découverte scientifique : l’IA passe d’un rôle de soutien à celui de partenaire de recherche indépendant, tout en mettant en place un cadre automatisé efficace pour le développement de nouveaux matériaux.
Les méthodes traditionnelles de recherche de supraconducteurs sont réputées pour leur lenteur et reposent largement sur des essais et des erreurs. Bien que de grandes bases de données internationales telles que SuperCon aient accumulé des décennies de données, elles ne contiennent qu’environ 2 000 matériaux répertoriés. Elements Claw surmonte cette limitation grâce à une architecture hybride combinant des capacités spécialisées et générales. Entraîné sur une base de données de 125 millions de molécules et de structures cristallines, il utilise un modèle atomique de base (Elements) comportant 10 milliards de paramètres. Cela permet au système d’évaluer avec précision le potentiel supraconducteur, en atteignant un score AUC de 0,996 et en maintenant les erreurs de prédiction de la température critique à moins de 1 K.

Elements Claw fonctionne selon le flux de travail complet des scientifiques humains. Il accède de manière autonome à une vaste littérature, évalue la faisabilité de la synthèse, conçoit des protocoles expérimentaux et permet une auto-évolution algorithmique dès l’identification de nouvelles perspectives. Dans le cadre d’applications pratiques, l’IA a efficacement criblé 68 000 candidats supraconducteurs parmi 2,4 millions de structures cristallines, accomplissant cette tâche en seulement 28 heures de calcul sur GPU.
La validation expérimentale a confirmé l’existence de quatre nouveaux matériaux supraconducteurs, dont le HfZrRe4, entièrement conçu par l’IA, ainsi que le Hf21Re25, le Zr4VRe7 et le Zr3ScRe8, découverts grâce à la correction et à l’analyse approfondie des bases de données existantes. Ces matériaux présentent des températures critiques pouvant atteindre 6,5 K.
Rong Yu, responsable du département Science Intelligence de la DAMO Academy, a souligné que ces résultats valident le potentiel considérable des agents d’IA dans la découverte de nouveaux matériaux. Afin d’accélérer les progrès du secteur, l’équipe a mis en open source les données relatives à 2,4 millions de cristaux stables. Le professeur Huang Wenbing, de l’Institut Gaoqiang d’intelligence artificielle de l’université Renmin, a souligné que ce cadre intelligent devrait être largement appliqué à d’autres matériaux critiques, tels que les électrolytes de batteries à l’état solide, les catalyseurs multiphasiques et les matériaux thermoélectriques, marquant ainsi une nouvelle ère dans la recherche scientifique.
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