अलीबाबा की DAMO अकादमी का कहना है कि उसके द्वारा विकसित एक कृत्रिम-बुद्धिमत्ता एजेंट ने स्वचालित रूप से चार नए सुपरकंडक्टिंग सामग्रियों की खोज की है - और उन सभी को बाद में भौतिक प्रयोग द्वारा सत्यापित किया गया, जो निष्क्रिय भविष्यवाणी उपकरण के बजाय स्व-निर्देशित शोधकर्ता के रूप में कार्य करने वाले एआई के अब तक के सबसे हड़ताली प्रदर्शनों में से एक है।

जुलाई 2026 की शुरुआत में साउथ चाइना मॉर्निंग पोस्ट और पांडेली के कवरेज के अनुसार, एलिमेंट्स क्लॉ नामक एजेंट ने डिस्कवरी रन को लगभग 28 जीपीयू-घंटे में पूरा किया। परिणाम, एमएसएन और चीनी एआई-न्यूज आउटलेट एआईबेस द्वारा भी रिपोर्ट किया गया, एक ऐसे भविष्य की रूपरेखा तैयार करता है जिसमें एआई सिस्टम न केवल वैज्ञानिकों को परीक्षण करने के लिए उम्मीदवारों का सुझाव देते हैं बल्कि खोज पाइपलाइन में पहल करते हैं। स्वायत्त एजेंट वैज्ञानिक अनुसंधान को कैसे नया आकार दे रहे हैं, इस पर चल रहे [ब्रेकिंग एआई समाचार] (https://aibuzzwire.news) के लिए, DAMO परिणाम एक उल्लेखनीय डेटा बिंदु है।

एक एजेंट, सिर्फ एक मॉडल नहीं

DAMO जिस अंतर पर भरोसा कर रहा है वह भविष्य कहनेवाला मॉडल और एजेंट के बीच है। पारंपरिक एआई-फॉर-मटेरियल सिस्टम आमतौर पर आशाजनक यौगिकों की एक सूची तैयार करते हैं और उन्हें संश्लेषण और परीक्षण के लिए मानव शोधकर्ताओं को सौंप देते हैं। एलिमेंट्स क्लॉ को सीमित मानवीय हस्तक्षेप के साथ खोज वर्कफ़्लो के चरणों - परिकल्पना, मूल्यांकन और फ़िल्टरिंग - को समन्वयित करते हुए अधिक स्वायत्त रूप से संचालित करने के रूप में वर्णित किया गया है।

वह फ़्रेमिंग मायने रखती है क्योंकि विज्ञान में एआई की सीमा स्थिर भविष्यवाणी से एजेंट सिस्टम की ओर स्थानांतरित हो गई है जो बहु-चरणीय कार्यों की योजना बना सकती है, बाहरी उपकरणों को कॉल कर सकती है और फीडबैक के आधार पर अपने दृष्टिकोण को परिष्कृत कर सकती है। DAMO अकादमी, अलीबाबा की मौलिक-अनुसंधान शाखा, ने एलिमेंट्स क्लॉ को सबूत के रूप में तैनात किया है कि यह बदलाव पूरी तरह से कम्प्यूटेशनल के बजाय वास्तविक, प्रयोगात्मक रूप से पुष्टि किए गए परिणाम दे सकता है।

सुपरकंडक्टर्स क्यों

सुपरकंडक्टिंग सामग्री - जो एक महत्वपूर्ण तापमान के नीचे शून्य प्रतिरोध के साथ बिजली का संचालन करती है - सामग्री विज्ञान में सबसे प्रतिष्ठित लक्ष्यों में से एक है। वे एमआरआई मशीनों और कण त्वरक से लेकर क्वांटम कंप्यूटिंग और दोषरहित विद्युत पारेषण तक प्रौद्योगिकियों को रेखांकित करते हैं। पारंपरिक परीक्षण-और-त्रुटि के माध्यम से नए खोजना धीमा और महंगा है, यही कारण है कि यह क्षेत्र एआई-सहायता प्राप्त खोज के लिए एक प्रमुख उपयोग का मामला बन गया है।

वादा सीधा है: यदि एआई संभावित यौगिकों के एक विशाल स्थान को मुट्ठी भर संश्लेषण तक सीमित कर सकता है, तो यह अनुसंधान की समयसीमा को वर्षों से दिनों तक सीमित कर सकता है। DAMO का दावा है कि उसकी चार खोजों की पुष्टि सैद्धांतिक भविष्यवाणियों के बजाय प्रयोग द्वारा की गई थी - यह महत्वपूर्ण चेतावनी है जो विश्वसनीय AI खोज को प्रचार से अलग करती है।

तेजी से आगे बढ़ने वाला क्षेत्र

एआई-संचालित सामग्रियों की खोज में वृद्धि के बीच DAMO का परिणाम आया है। 2023 में, Google DeepMind के GNoME प्रोजेक्ट ने लगभग 2.2 मिलियन नई क्रिस्टल संरचनाओं और लगभग 380,000 स्थिर सामग्रियों की पहचान की, नेचर में निष्कर्षों को प्रकाशित किया और अन्य शोधकर्ताओं के लिए डेटाबेस जारी किया। तब से, कई प्रयोगशालाओं ने ऐसी प्रणालियों की ओर कदम बढ़ाया है जो न केवल संरचनाओं की भविष्यवाणी करती हैं बल्कि सक्रिय रूप से उन्हें डिजाइन करने और मान्य करने में मदद करती हैं। एलिमेंट्स क्लॉ नवीनतम और सबसे आक्रामक में से एक का प्रतिनिधित्व करता है, जो एक स्वायत्त एजेंट को उस लूप के केंद्र में रखने का प्रयास करता है।

रिपोर्ट के अनुसार, DAMO के काम को जो अलग करता है, वह गति और सत्यापन का संयोजन है: कम्प्यूटेशनल अन्वेषण की एक बड़ी मात्रा को लगभग एक दिन के GPU समय में संपीड़ित किया जाता है, इसके बाद भौतिक पुष्टि की जाती है कि अनुमानित सामग्री वास्तव में अपेक्षा के अनुरूप व्यवहार करती है।

बड़ी तस्वीर

अलीबाबा के लिए, यह परिणाम उस समय उसकी एआई अनुसंधान महत्वाकांक्षाओं के लिए एक विश्वसनीयता मार्कर है जब चीनी और पश्चिमी एआई प्रयोगशालाओं के बीच प्रतिस्पर्धा तेज हो रही है। DAMO अकादमी कंपनी के लंबे-क्षितिज वाले दांवों के लिए एक वाहन रही है, और एक सुर्खियाँ बटोरने वाली सामग्री की खोज इसकी वैज्ञानिक स्थिति को उजागर करती है, भले ही वाणिज्यिक AI बाजार में चैटबॉट और कोडिंग टूल का वर्चस्व बना हुआ है।

व्यापक अनुसंधान समुदाय के लिए, सवाल यह है कि क्या एलिमेंट्स क्लॉ जैसे स्वायत्त खोज एजेंट एक प्रतिष्ठित प्रदर्शन से आगे बढ़कर एक विश्वसनीय, रोजमर्रा के उपकरण में बदल सकते हैं। यदि वे ऐसा कर सकते हैं, तो सामग्री विज्ञान में बाधाएं नए यौगिकों को खोजने से हटकर उन्हें तेजी से संश्लेषित करने और परीक्षण करने में बदल सकती हैं ताकि एआई के प्रस्ताव को बरकरार रखा जा सके। किसी भी तरह, एक एआई एजेंट का विचार जो केवल सुझावों के बजाय सत्यापित खोजों को भेजता है, तेजी से अटकलों से वास्तविकता की ओर बढ़ रहा है।

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