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当人工智能为室温超导材料设计配方时
想象一个人工智能系统能为室温零电阻超导体提出配方——这不仅是量子计算的圣杯，更是下一代电网的关键技术。如今，研究人员正通过将大语言模型与物理定律相结合的新工具，逐步实现这一愿景，确保AI的提案不仅在文字层面合理，更能在实验室中经受验证。
MIT的突破性框架
麻省理工学院科学家开发的SCIGEN框架，正在引导生成式AI设计具有奇异特性的材料。该系统能提出可能展现拓扑相态、特殊磁性行为或高温超导性的候选化合物。与传统AI常生成不可能分子不同，SCIGEN整合了物理化学先验知识，确保生成结果符合现实。
这项技术的突破性在于：潜在材料组合空间浩瀚如星海，传统试错法既缓慢又昂贵。通过将生成模型与科学约束条件结合，研究人员认为可大幅提升探索效率。
团队表示："AI能自动生成并评估既新颖又物理可行的候选材料，取代人工筛选数千种假设化合物的传统模式。"
三星的并行研究
三星研究者另辟蹊径，通过论文《面向材料发现的物理感知拒绝采样对齐推理大模型》提出PaRS方法。不同于前端引导生成，PaRS通过过滤大语言模型的推理轨迹，剔除违反物理定律或超出经验边界的方案。在量子点LED等器件配方测试中，该方法显著提升准确性并减少"物理违规"。
物理感知AI的科学浪潮
SCIGEN与PaRS共同展现了"面向科学的物理感知AI"趋势。生成模型虽能构想人类研究者难以设想的结构，但若无约束常产生荒谬结果。这些新系统通过引导生成或拒绝采样嵌入领域约束，确保创造力始终扎根现实。
其潜在影响深远：量子计算需要具有稳定量子相的奇异材料构建可扩展量子比特；新能源领域渴求更清洁经济的制氢催化剂；电子行业亟待突破硅基半导体极限。若这些系统能筛选出少数可行方案，其影响将辐射至各产业领域。
目前两项技术仍处早期研究阶段：SCIGEN在生成符合理论预测的候选材料方面展现潜力，PaRS则降低了器件性能预测的错误率。但二者的结合——既能提案又能严格筛选材料的AI系统——预示着未来发现将不再依赖运气，而是由机器引导的设计加速实现。
