近日，由麻省理工学院主导的国际科研团队成功利用人工智能技术，大幅加速了具有特殊量子性质的新材料发现进程。他们开发出一种能够精确控制生成过程的新型计算框架SCIGEN，并借助该系统筛选出两种具备奇异磁学行为的新型化合物，为量子计算与信息材料研究开辟了新路径。该成果已在《自然·材料》上发表。

在当前材料科学领域，尽管生成式AI已能快速提出数百万种可能的结构，但在需要高度特定量子行为的材料设计上——例如量子自旋液体等前沿体系——传统模型往往难以满足科学家对结构对称性、电子关联等微观规则的严格要求。过去十年间，全球实验确认的相关候选材料仅有十余种，进展十分缓慢。

为解决这一瓶颈，研究团队开发了SCIGEN代码系统，将其嵌入现有生成模型中，使其在每一步结构生成中都能自动遵循预设的几何约束。研究人员将目标设定为构建具有“阿基米德晶格”特征的材料。这类晶格结构不仅易于引发丰富的量子现象，还可模拟稀土元素的电子行为，而无需使用稀缺的稀土资源，具有重要的潜在应用价值。

在SCIGEN的引导下，AI模型高效生成了超过1000万种符合要求的候选材料。经过初步稳定性筛选后，约100万个结构进入下一阶段。研究团队从中抽取2.6万个样本，利用超级计算机进行原子级磁性模拟，结果显示超过40%的结构具备磁性特征，显示出可实验验证的潜力。

基于模拟结果，合作团队的实验人员成功合成了两种全新化合物TiPdBi与TiPbSb，并确认其实际磁学行为与AI预测高度一致。这一成果不仅验证了SCIGEN框架的有效性，也表明AI驱动的研究模式能够从海量可能性中快速锁定具有目标特性的真实材料。

该方法为实验物理学家提供了数量空前的候选材料库，极大缩短了从理论设计到实验合成的周期。研究者指出，AI正在成为量子材料探索中一位“不知疲倦且严守规则的设计师”，未来有望在超导、拓扑绝缘体等更多前沿方向发挥关键作用。