据微软亚洲研究院2024年5月14日消息，微软研究院科学智能中心开发了深度学习模型MatterSim，能在广泛的元素、温度和压力范围内，准确高效地模拟材料和预测性能，助力材料设计的数字化转型。

新材料探索对纳米电子学、能量储存和医疗健康等多个领域的技术进步至关重要。材料设计中的一个核心难点是如何在不进行实际合成和测试的情况下预测材料属性。由于新材料可能涉及元素周期表中118种元素的任意组合，且其合成和工作温度、压力范围极广，极大地影响了材料内部原子的相互作用，使得准确预测材料属性和行为模拟变得极为困难。

MatterSim模型将深度学习技术和大规模第一性原理计算相结合来学习原子之间的相互作用，能高效处理多种材料的模拟，包括但不限于金属、氧化物、硫化物、卤化物及其不同状态（如晶体、非晶固体和液体）。研究表明，MatterSim模型能准确模拟包括热力学、力学和运输特性在内的广泛材料属性。此外，MatterSim模型能利用主动学习和微调，定制化完成特定场合下高度复杂的材料模拟和设计任务。

信息来源：

https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/mattersim

https://arxiv.org/abs/2405.04967