Discovered Materials设US$100万奖金池，征集五个材料科学难题的AI解法

旧金山初创公司Discovered Materials宣布设立总额US$100万的奖金池，征集五个材料科学开放难题的解决方案，主要面向AI模型。该公司表示，这五个问题由全球多所顶尖高校的学者组成的顾问团拟定。

五个问题分别是：解释铜氧化物超导机理（某些材料在超低温下电阻为零）的理论；预测硅与二氧化硅界面结构的数值方法，这一材料组合几乎出现在所有半导体中；将晶粒结构映射到热学性质、以设计更好散热材料的数值方法；预测光照为何会改变材料行为、尤其是超导相关行为的理论；以及改进密度泛函理论（DFT）的数值方法。

联合创始人Advaith Sridhar表示，材料科学不像数学那样有明确定义、能给出是或否的答案，问题本身更难界定，因此公司请教授们帮助确定“应该问的正确问题”。参与拟定问题的斯坦福大学教授Felipe Jornada称，材料科学中存在能观测却无法解释的现象，解释这些现象既能加深对物理学的理解，也会直接影响电子器件、储能和未来材料的制造方式。

在公布挑战之前，Discovered Materials曾让前沿实验室的模型尝试这些问题，为AI智能体提供网络访问等资源，让其自主工作数天；结果模型在每个问题上花费数天后进展有限。Sridhar表示，无论是该公司、其他人、教授还是前沿实验室找到答案都无关紧要，这些挑战意在充当“球门柱”，用来追踪模型是否在该领域取得进展。

Discovered Materials是Y Combinator 2026年春季批次成员，主要开发用于半导体的新材料，与芯片厂商合作开展研究项目，同时资助自身的科研工作。