料，超导温度在零下十五到零下五十度之间。”
“而现在，我们则是继续研发，尝试研发出来一种常压下温度更高的超导材料！”
“现在我带着团队做的一个MK76项目就是这种项目，我在现有的技术路线下进行了优化，上周完成了新材料的核心理论构架后，就开始交给了计算中心进行大数据计算，因为计算量太大，并且还需要持续进行调整，我们预计下个月就能够完成大数据计算，然后进入实际试验阶段！”
“今年上半年我们的材料大模型又进行了重要的升级，现在是越来越好用了！”
于泰和说着的时候，都有些感叹，现在的材料研发都变简单轻松了！
虽然还是各种玄学味道浓郁的很，但是至少简单轻松了许多！
他这个新设计出来的MK76项目，如果按照传统的材料学研发步骤来，如此复杂的复合材料研究，光是前期的各种繁杂实验就得需要数百名研发牛马，耗费十年以上的时间。
但是现在，这一过程则是可以交给人工智能科研辅助系统来进行，只要算力足够，半个月左右就能搞定了。
这种研发过程是人工智能材料学的一个重要特性：节省大量的前期实验时间以及成本。
现在于泰和搞人工智能材料学的研究，就是带着一群手下进行新材料的理论创新研究，设计出来了理论上可能存在的技术方向后交给专门的人工智能科研系统的专业材料大模型去跑。
大模型跑的时候，会模拟几千甚至几万种不同的技术路线，然后找到可能实现的若干技术路线。
由此节省大量的时间和成本。
在诸多材料研发里，其实最耗时耗力的研发就是前期的这种挨个测试的研发阶段……这个研发阶段往往要实验几百几千次，最后才能找到那么其中一种成功的……
这还是运气好的情况下，运气不好的话，花费十年实验几万次，也找不到堪用的材料。
以前研发某种材
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