DAMO Academy, tổ chức nghiên cứu trực thuộc Alibaba Group Holding, vừa giới thiệu hệ thống AI mang tên Elements Clo dùng để tìm kiếm vật liệu siêu dẫn. Theo đơn vị này, hệ thống đã phát hiện 4 hợp chất siêu dẫn mới chưa từng được biết đến trước đây và các kết quả đã được xác nhận bằng thực nghiệm.

Theo South China Morning Post (SCMP) ngày 3/7/2026 theo giờ địa phương, Elements Clo là hệ thống chuyên biệt ứng dụng AI tạo sinh vào nghiên cứu khoa học. Công cụ này được thiết kế để phân tích các bài báo khoa học cùng dữ liệu về cấu trúc tinh thể nhằm tìm ra những vật liệu mới có tiềm năng siêu dẫn. DAMO Academy cho biết đây là hệ thống AI đầu tiên trong lĩnh vực này được phát triển riêng cho việc tìm kiếm vật liệu siêu dẫn.

Vật liệu siêu dẫn là những chất có điện trở bằng 0 và có khả năng đẩy từ trường ở môi trường nhiệt độ cực thấp. Nhờ đặc tính đó, chúng được xem là nền tảng cho nhiều công nghệ thế hệ mới như nâng hiệu suất lưới điện, máy tính lượng tử và tàu đệm từ tốc độ cao. Tuy nhiên, do giới khoa học vẫn chưa hoàn toàn lý giải được chính xác cơ chế của hiện tượng siêu dẫn, việc tìm kiếm vật liệu mới trong nhiều năm qua chủ yếu vẫn dựa vào phương pháp thử và sai.

Theo DAMO Academy, Elements Clo được phát triển để khắc phục những hạn chế này. Hệ thống vận hành trên một mô hình nền tảng chuyên biệt gồm 1 tỷ tham số, được huấn luyện từ 125 triệu cấu trúc phân tử và tinh thể. Nghiên cứu này cũng có sự tham gia của Đại học Nhân dân Trung Quốc và Đại học thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc.

DAMO Academy nhấn mạnh tốc độ xử lý của hệ thống. Sau 28 giờ xử lý bằng GPU, Elements Clo đã sàng lọc khoảng 2,4 triệu cấu trúc tinh thể ổn định và chọn ra khoảng 68.000 ứng viên có tiềm năng siêu dẫn. Qua các bước phân tích tiếp theo để chọn nhóm có giá trị thử nghiệm cao, 4 hợp chất chưa từng được báo cáo trước đó đã được xác nhận trong thí nghiệm thực tế.

Diễn biến này cho thấy phạm vi ứng dụng của AI trong ngành công nghệ đang mở rộng nhanh chóng. AI không còn chỉ phục vụ tạo văn bản hay viết mã, mà đã được đưa vào tra cứu tài liệu khoa học, phân tích dữ liệu quy mô lớn và đề xuất giả thuyết để các nhà nghiên cứu kiểm chứng. Trường hợp của Alibaba là một ví dụ cho xu hướng đưa AI vào quy trình nghiên cứu khoa học.

Đặc biệt, phát triển vật liệu mới được xem là một trong những lĩnh vực AI có thể tạo ra hiệu quả rõ rệt nhất. Quá trình tìm vật liệu mới đòi hỏi giới nghiên cứu phải rà soát một lượng rất lớn hợp chất, trong khi AI có thể giúp gỡ nút thắt ở khâu sàng lọc và rút ngắn thời gian nghiên cứu. Hiện cơ sở dữ liệu siêu dẫn SuperCon, vốn được sử dụng rộng rãi, cũng mới chỉ ghi nhận khoảng 2.000 vật liệu.

Vì vậy, điểm đáng chú ý trong công bố lần này nằm ở khả năng AI có thể thu hẹp khâu tìm kiếm ứng viên đến đâu. Alibaba cho biết Elements Clo được định vị như một công cụ phụ trách tra cứu tài liệu, sàng lọc cấu trúc và thu hẹp danh sách ứng viên, trong khi các nhà nghiên cứu tập trung vào bước kiểm chứng thực nghiệm. Với những lĩnh vực khó dự báo chỉ bằng lý thuyết như siêu dẫn, khả năng rút ngắn thời gian tìm kiếm của AI đang tiếp tục được theo dõi.