微软发布MatterSim模型 AI助力材料设计数字化转型

近日，据报道，微软研究院科学智能中心（Microsoft Research AI for Science）推出了全新的MatterSim模型，该模型能够在广泛的元素、温度和压力范围内，准确高效地模拟材料和预测性能，为材料设计的数字化转型注入了新动力。

材料设计是纳米电子学、能量储存和医疗健康等多个领域的关键技术，然而其中一个核心难点在于如何在不进行实际合成和测试的情况下预测材料的属性。新材料的合成涉及到周期表中多达118种元素的各种组合，同时考虑到不同温度和压力条件下的性能变化，这使得准确预测材料属性和行为模拟变得十分困难。

MatterSim模型结合了深度学习技术，学习原子之间的相互作用，可以模拟金属、氧化物、硫化物、卤化物等多种材料在广泛温度和压力范围内的行为。其训练过程利用了大规模的合成数据，通过主动学习、分子动力学模拟和生成模型等技术构建了高效的数据生成方案，确保模型对材料空间的广泛覆盖。

MatterSim模型在精细材料模拟和性能预测方面展现出了强大的能力，能够降低90%-97%的数据需求量，仅需3%的原始数据就能达到预期的实验精度模拟。这一创新为材料设计领域带来了前所未有的效率和精确度，有望加速新材料的发现和应用。

微软的MatterSim模型的推出标志着AI技术在材料设计领域的重要突破，为材料科学的发展开辟了新的道路，也为工业界和科研机构提供了强大的工具，助力他们在材料研发和应用中取得更大的成就。