2026年7月22日——一个多世纪以来，科学家们一直在寻找超导体，希望有朝一日能提升国家电网效率、改进MRI及其他医学成像技术，并推动量子计算的发展。然而，发现新型超导体长期以来一直是该领域最大的挑战之一，往往需要多年的实验室实验和反复试错。

如今，由杜兰大学领导的一个研究团队正致力于大幅加速下一代超导体的发现进程。超导体是一种能让电流无电阻流动的材料，从而消除以热量形式损失的能量。

杜兰大学是美国能源部通过“Genesis Mission”计划选出的团队之一，获得了第一阶段概念验证资助。该计划是一项全国性举措，旨在利用人工智能在能源主导、发现科学和国家安全领域实现突破。该消息于7月22日在华盛顿特区举行的Genesis Mission峰会上公布。

在约九个月的第一阶段期间，入选团队将构建其AI驱动的研究框架，生成初步结果并展示其方法的可行性。随后，能源部将从中选出更少数量的获奖者进入第二阶段部署项目，这些项目可能获得为期多年、金额在600万至1500万美元之间的资助。

杜兰大学的跨学科团队将开发一套工作流程，结合人工智能、高保真量子力学模拟和实验室实验，以加速发现用于未来能源和量子技术的新型超导体及量子材料。

这套AI驱动的工作流程将从量子力学计算和实验测量中学习，识别最有前景的材料，并决定下一步应进行哪些计算和实验。

“发现一种新的量子材料极其困难，因为可能的成分和原子结构数量几乎是无限的，”该项目首席研究员、杜兰大学科学与工程学院物理与工程物理学教授Jianwei Sun表示。“通过结合高保真量子力学计算、物理感知AI和实验测量，我们希望创建一种能持续学习并引导研究人员走向最有希望可能性的科学工作流程。”

虽然超导体能够无电阻地传输电流，但它们必须被冷却到极低温度，这使得它们在专业环境之外使用成本高昂且困难重重。

一种能在显著更高温度下工作的超导体，有助于构建更高效、更具韧性的电网，改进医学成像系统，制造更强大的磁体，实现节能数据中心，推动先进交通技术、量子计算以及聚变能源的发展。

与基于语言训练的生成式AI系统不同，杜兰大学团队的AI将基于来自高保真量子力学计算和实验测量的科学数据构建，并将物理定律直接融入模型中。

“我们的AI不是聊天机器人，”杜兰大学教授Aron Culotta表示，他的研究方向是人工智能和机器学习。“它不会学习语言模式，而是学习原子、电子、磁性和原子振动的模式，这些模式可以帮助预测材料的性能。”

“目前仍没有关于高温超导的通用理论，”杜兰大学物理与工程物理学系研究助理教授Ruiqi Zhang表示，他协助开发了该项目的计算框架。“结合高保真量子力学模拟、实验数据和基于物理的AI，可能为发现超导体和量子材料提供一条新途径。”

计算预测将通过实验室实验进行验证。杜兰大学科学与工程学院化学助理教授Daniel B. Straus的研究重点是材料化学，他将负责将团队的预测与可在杜兰大学合成和研究的材料联系起来。

杜兰大学的研究人员还与橡树岭国家实验室的Huibo Cao合作，中子散射实验将有助于确定选定材料的晶体和磁性结构，并验证团队的预测。

该项目汇聚了理论和计算物理学、人工智能、材料化学、数据科学、高性能计算以及实验科学领域的研究人员。

“这个项目特别令人兴奋之处在于其跨学科团队，”Sun表示，他在杜兰大学获得了硕士和博士学位，并在此进行了二十多年的研究。“物理学家、化学家、AI研究人员和实验科学家正在共同攻克一个我们任何人单独都无法解决的任务。”