人民網北京3月2日電 （記者孫陽）當前，AI for Science已成為全球人工智能領域的前沿方向之一。2025年，國務院印發《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確將“人工智能+科學技術”列為需要加快實施的重點行動目標。2026年1月，工信部等八部門發布相關意見，提出強化人工智能算力供給。

在此背景下，國內相關領域持續加強合作，加速研發進程。日前，清華大等多家研究機構聯合發布“磁性材料·AI原子基座模型”。業內專家表示，作為首個覆蓋寬溫壓域的磁性材料AI原子模型，該模型整體技術達到國際領先水平，標志著我國在磁性材料AI建模領域實現關鍵突破。

在磁性材料領域，傳統研發過程遵循“試錯—實驗—迭代”的范式，不僅周期長、成本高，而且由於難以精准捕捉組織與性能的關聯關系，材料開發迭代還陷於“理論上可模擬、工藝上難實現”的困境。

據了解，此次發布的模型利用深度學習和主動學習解釋不同原子和磁矩構型的演化機制的方法，構建了首個寬溫壓域磁性材料數據庫，並可在微納米尺度同時預測原子怎麼排，磁矩怎麼轉，同時可穩定覆蓋0-1000K 溫度、10GPa壓強的寬域溫壓工況，真正實現了寬域、高精度、高可靠性的磁性材料原子級模擬。

此外，研發團隊自主開發的DeltaSPIN、DeepSPIN和TSPIN計算框架，融合國產軟件DeepMDkit和ABACUS實現了多種關鍵性突破：同時覆蓋原子+磁矩+極化的模擬計算，首次在磁性材料中實現缺陷工程的計算模擬，速度提升兩個數量級，精度提升4個數量級。

據介紹，國產算力生態為研發過程提供了重要支撐。在構建70萬組寬溫壓域原子-磁矩雙耦合結構數據集和模型訓練過程中，沐曦GPU完成算力供給，大幅提升了算力交付效率，助力高精度數據快速生成以及AI模型快速完成訓練與優化。