微软AI新突破：材料科学助力量子计算发展
微软AI新突破：材料科学助力量子计算发展
微软研究院在人工智能与材料科学的交叉领域取得了重大突破，开发了MatterSim和MatterGen两个革命性工具，为材料设计和量子计算的发展开辟了新途径。
MatterSim：全周期表材料模拟的突破
MatterSim是微软研究院开发的深度学习模型，能够在广泛的元素、温度和压力范围内实现准确高效的材料模拟与性质预测。该模型将深度学习技术和大规模第一性原理计算相结合，学习的材料空间覆盖了从绝对零度到5000开尔文、从标准大气压到一千万倍大气压的范围，能够处理金属、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）等多种材料的模拟。
MatterSim的训练过程使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高效的数据生成方案。这种数据生成策略确保了模型对材料空间的广泛覆盖，使其能够以与第一性原理预测相当的准确度预测材料在原子层面的能量、力和应力。与当前的SOTA模型相比，MatterSim在有限的温度和压力下对材料属性预测的准确度提高了10倍。
MatterGen：材料界的AlphaFold
MatterGen模型是微软在材料科学领域的另一项重大突破。该模型基于扩散模型架构，能够生成稳定、独特且新颖的材料结构。具体来说，MatterGen从一个随机噪声的材料结构开始，逐步调整原子位置、元素类型和晶格结构，直到生成出一个符合设计要求的材料结构。
MatterGen的关键创新在于其独特的扩散模型架构。模型包含两个核心组件：等变分数网络和适配器模块。等变分数网络负责学习如何从扩散过程中恢复出原始的晶体结构，而适配器模块则用于对预训练的分数网络进行微调，以满足特定的化学组成、对称性或标量性质约束。
相比传统的发现方法，MatterGen能够将生成稳定、独特且新颖材料的比例提高2倍以上，并使生成结构距离其DFT局部能量最小值（即准确性）提高近10倍之多。微软团队与中科院深圳先进技术研究院合作，成功利用MatterGen合成了一种新型材料TaCr₂O₆，实验测得体积模量为169GPa，与200GPa设计值的相对误差低于20%。
推动量子计算发展
这些突破对量子计算领域具有重要意义。MatterSim和MatterGen的结合可以加速新材料的发现和设计，为量子计算硬件的开发提供新的可能性。例如，通过MatterGen生成可能的材料结构，MatterSim可以进一步预测这些材料的性质，筛选出适合量子计算应用的候选材料。
与此同时，微软在量子计算领域也取得了重要进展。微软和量子计算公司Quantinuum成功纠缠了有史以来最多的12个逻辑量子比特，并创造了有史以来最高的计算保真度。这一突破展示了量子纠错技术的有效性，为量子计算的商业化应用奠定了基础。
广泛的应用前景
这些技术突破具有广泛的应用前景。在材料科学领域，可以加速新材料的发现和设计；在生物医药领域，可以优化药物研发流程；在能源存储领域，可以开发更高效的电池和燃料电池。微软正通过Azure Quantum平台积极推广这些技术，为用户提供量子计算服务，推动各领域创新。
未来展望
微软在AI for Science领域的突破展示了人工智能与材料科学结合的巨大潜力。MatterSim和MatterGen的出现不仅改变了材料科学研究的理念与模式，也为量子计算等前沿科技的发展提供了新的动力。随着这些技术的不断成熟，我们有理由期待更多革命性的科学发现和技术创新。