YC初创公司Discovered Materials设立百万美元奖金，挑战五大材料科学难题以测试AI能力

旧金山初创公司Discovered Materials于11月5日宣布，将提供总额100万美元的奖金池，用于奖励能够解决五个关键材料科学未解难题的AI模型。该公司成立于今年早些时候，是Y Combinator 2026年春季批次的一员，主要利用AI模型寻找用于制造先进芯片的新物质。

尽管前沿AI模型已在数学和生命科学领域取得显著进展，但在处理高级材料背后的复杂物理机制方面仍面临巨大挑战。Discovered Materials联合创始人Advaith Sridhar表示：“材料科学的问题更难清晰界定，不像数学那样有明确的定义并能得出是或否的答案。”为此，该公司招募了来自全球顶尖大学的学术顾问团队，包括斯坦福大学教授Felipe Jornada，共同制定了这五个开放性问题。

这五个挑战涵盖了从基础理论到数值方法的多个层面：解释铜氧化物超导性的理论、预测硅与二氧化硅界面结构的数值方法、将晶粒结构与热性能关联的数值方法、预测光照如何改变材料行为（特别是超导性）的理论，以及改进密度泛函理论（DFT）的数值方法。Sridhar强调，设立这些挑战的目的是将其作为“球门柱”（goalposts），无论是由AI、教授还是其他研究者解决，都能加深人类对材料及周围世界行为的理解。

在正式公布挑战之前，Discovered Materials已让前沿实验室的AI模型尝试解决这些问题。据称，这些模型在互联网接入和其他资源支持下自主工作了数天，但并未取得实质性进展。然而，Sridhar指出，随着OpenAI或Anthropic等公司投入更多算力或使用更新模型，突破的可能性依然存在。通过追踪这些问题的解决进度，业界可以更清晰地判断AI模型是否在材料科学这一特定领域稳步攀升。