近日，據報道，微軟研究院科學智能中心（Microsoft Research AI for Science）推出了全新的MatterSim模型，該模型能夠在廣泛的元素、溫度和壓力范圍內，準確高效地模擬材料和預測性能，為材料設計的數字化轉型注入了新動力。

材料設計是納米電子學、能量儲存和醫療健康等多個領域的關鍵技術，然而其中一個核心難點在于如何在不進行實際合成和測試的情況下預測材料的屬性。新材料的合成涉及到周期表中多達118種元素的各種組合，同時考慮到不同溫度和壓力條件下的性能變化，這使得準確預測材料屬性和行為模擬變得十分困難。

MatterSim模型結合了深度學習技術，學習原子之間的相互作用，可以模擬金屬、氧化物、硫化物、鹵化物等多種材料在廣泛溫度和壓力范圍內的行為。其訓練過程利用了大規模的合成數據，通過主動學習、分子動力學模擬和生成模型等技術構建了高效的數據生成方案，確保模型對材料空間的廣泛覆蓋。

MatterSim模型在精細材料模擬和性能預測方面展現出了強大的能力，能夠降低90%-97%的數據需求量，僅需3%的原始數據就能達到預期的實驗精度模擬。這一創新為材料設計領域帶來了前所未有的效率和精確度，有望加速新材料的發現和應用。

微軟的MatterSim模型的推出標志著AI技術在材料設計領域的重要突破，為材料科學的發展開辟了新的道路，也為工業界和科研機構提供了強大的工具，助力他們在材料研發和應用中取得更大的成就。