从预测风暴到设计分子：微软 AI 基础模型如何加速科学发现
引言
从古至今，人类一直在探索宇宙的奥秘，寻找规律以预测未来。如今，人工智能 (AI) 正在以前所未有的方式改变着科学发现的进程。微软研究人员正在将强大的“基础模型”应用于科学领域，旨在加速药物、材料、气候预测等方面的突破。
基础模型：科学发现的新范式
传统上，科学发现是一个漫长而反复的过程，需要科学家提出假设、进行实验、不断迭代，最终找到解决方案。然而，基础模型颠覆了这一过程。它们可以根据科学家提供的参数，预测最佳解决方案，例如，哪些分子组合可能有效。
微软研究人员正在开发基于科学语言训练的基础模型，这些模型不仅能理解科学教科书和研究报告，还能处理从解决物理或化学方程式中产生的海量数据。这些模型的应用范围广泛，例如，材料模型可以发现多种材料，大气模型可以预测降雨和污染等现象。
MatterGen：设计新材料的利器
新材料的发现对于解决碳排放、环境污染等全球性问题至关重要。微软研究院的 MatterGen基础模型可以根据科学家设定的标准，直接生成满足特定需求的材料。科学家可以指定材料的机械、电气、磁性等特性，MatterGen 则会提供相应的分子结构。
MatterGen 的效率远超传统方法，它可以比筛选数百万种潜在组合更快地找到符合科学家标准的材料。该模型基于扩散模型架构，通过大量计算物理和化学方程产生的数据进行训练。目前，MatterGen 已经生成了一些材料，并正在与合作伙伴进行验证。
MatterSim：预测材料性能的模拟器
MatterSim 是 MatterGen 的配套产品，可以模拟新材料分子的行为方式，预测其在不同温度和压力下的性能。如果结果不符合预期，科学家可以使用 MatterGen 进行迭代调整，直到达到目标。
MatterSim 是一种确定性模型，它可以模拟分子的行为，而不是生成新的分子。通过结合 MatterGen 和 MatterSim，科学家可以更高效地设计和开发新材料。
未来展望
微软 AI 基础模型在科学领域的应用才刚刚起步，未来还有巨大的潜力。例如，将多个基础模型融合在一起，可以创建更强大的模型，用于解决更复杂的问题。此外，基础模型可以与其他科学工具和技术相结合，进一步加速科学发现的进程。
结论
AI 基础模型正在为科学发现带来革命性的变化。通过利用这些模型，科学家可以更高效地探索新的材料、药物和解决方案，推动科学进步，造福人类社会。
参考文献
- https://arxiv.org/abs/2312.03687
- https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/ai-for-science-accelerating-scientific-discovery-with-foundation-models/
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