美国麻省理工学院领衔的联合研究团队开发出一项AI新技术来加速量子材料发现，通过该技术生成了超过一千万个具有阿基米德晶格特征的“候选材料”，密歇根州立大学和普林斯顿大学团队据此合成了两种具有奇异磁性行为的化合物。该成果于2025年9月22日发表在《自然·材料》期刊上，为探索前沿材料开辟了新路径。

首先，研究团队开发了SCIGEN计算框架，并将其嵌入一种流行材料生成模型，生成了超过一千万个具有阿基米德晶格特征的候选材料。经研究团队初步稳定性筛选后，保留了一百万种候选材料。随后，研究团队进一步从其中抽取26000种，利用橡树岭国家实验室的超级计算机进行高精度模拟，分析其原子尺度的磁性行为。结果显示，其中41%的结构表现出磁性特征，表明其具备进一步实验探索的价值。

在此基础上，密歇根州立大学和普林斯顿大学的研究团队成功合成了两种此前未被发现的化合物：TiPdBi和TiPbSb。经后续实验确认，这些材料的实际性能与AI的预测高度吻合，从而验证了该方法的可行性与准确性。

信息来源：

https://www.nature.com/articles/s41563-025-02355-y

https://www.eecs.mit.edu/new-tool-makes-generative-ai-models-more-likely-to-create-breakthrough-materials/

https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/kjrd/rgzn_kjrd/202509/t20250923_219921.html