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Elements Claw, de Alibaba, es el primer agente de IA capaz de descubrir superconductores.

El agente de IA «Elements Claw» de Alibaba descubre 4 nuevos superconductores

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  • Categoría de la entrada:China
  • Última modificación de la entrada:julio 6, 2026

Damo Academy presenta un agente de IA capaz de descubrir superconductores, lo que podría revolucionar la investigación y la innovación en materiales científicos.

Damo Academy, perteneciente a Alibaba Group Holding, ha presentado lo que denomina el primer agente de inteligencia artificial del sector para el descubrimiento de materiales superconductores; la herramienta ya ha hallado cuatro compuestos previamente desconocidos que posteriormente fueron verificados mediante experimentos de laboratorio.

Los materiales superconductores son sustancias capaces de conducir electricidad sin resistencia y de expulsar campos magnéticos al enfriarse a bajas temperaturas; un avance tecnológico que podría revolucionar las redes eléctricas, la computación cuántica y los trenes de levitación magnética (maglev) de alta velocidad.

El descubrimiento de nuevos superconductores se ha basado durante mucho tiempo en laboriosos experimentos de prueba y error, ya que los científicos aún carecen de un marco teórico completo para predecir la superconductividad. A lo largo de las décadas, los investigadores solo han logrado recopilar unos 2.000 materiales superconductores conocidos en la base de datos SuperCon, ampliamente utilizada.

El agente de IA, bautizado como Elements Claw, fue diseñado para acelerar este proceso analizando literatura científica y examinando millones de estructuras cristalinas con el fin de proponer materiales candidatos para su validación en laboratorio, según informó Damo.

El sistema se desarrolló en colaboración con la Universidad Renmin de China y la Universidad de la Academia China de Ciencias.

Impulsado por un modelo base especializado de mil millones de parámetros —entrenado con 125 millones de estructuras moleculares y cristalinas—, Elements Claw analizó 2,4 millones de estructuras cristalinas estables en 28 horas de tiempo de computación mediante procesadores gráficos.

Identificó unos 68.000 candidatos con potencial superconductor, cifra que luego redujo a las opciones más prometedoras para someterlas a pruebas físicas.