MicroVerse: Una Exploración Preliminar Hacia la Simulación de un Micro-Mundo
MicroVerse: A Preliminary Exploration Toward a Micro-World Simulation
February 28, 2026
Autores: Rongsheng Wang, Minghao Wu, Hongru Zhou, Zhihan Yu, Zhenyang Cai, Junying Chen, Benyou Wang
cs.AI
Resumen
Los recientes avances en generación de vídeo han abierto nuevas vías para la simulación macroscópica de sistemas dinámicos complejos, pero su aplicación a fenómenos microscópicos sigue estando mayormente inexplorada. La simulación a microescala promete grandes avances en aplicaciones biomédicas como el descubrimiento de fármacos, sistemas de órgano-en-un-chip y estudios de mecanismos de enfermedades, además de mostrar potencial en educación y visualización interactiva. En este trabajo presentamos MicroWorldBench, un benchmark multinivel basado en rúbricas para tareas de simulación microscópica. MicroWorldBench permite una evaluación sistemática basada en rúbricas mediante 459 criterios únicos anotados por expertos que abarcan múltiples tareas de simulación microscópica (por ejemplo, procesos a nivel de órgano, dinámicas celulares e interacciones moleculares subcelulares) y dimensiones de evaluación (por ejemplo, fidelidad científica, calidad visual, seguimiento de instrucciones). MicroWorldBench revela que los modelos actuales de generación de vídeo de última generación fallan en la simulación microscópica, mostrando violaciones de leyes físicas, inconsistencias temporales y desalineación con criterios expertos. Para abordar estas limitaciones, construimos MicroSim-10K, un conjunto de datos de simulación de alta calidad verificado por expertos. Aprovechando este conjunto de datos, entrenamos MicroVerse, un modelo de generación de vídeo específico para simulación microscópica. MicroVerse puede reproducir con precisión mecanismos microscópicos complejos. Nuestro trabajo introduce por primera vez el concepto de Simulación de Micro-Mundos y presenta una prueba de concepto, allanando el camino para aplicaciones en biología, educación y visualización científica. Demostramos el potencial de las simulaciones microscópicas educativas de mecanismos biológicos. Nuestros datos y código están disponibles públicamente en https://github.com/FreedomIntelligence/MicroVerse.
English
Recent advances in video generation have opened new avenues for macroscopic simulation of complex dynamic systems, but their application to microscopic phenomena remains largely unexplored. Microscale simulation holds great promise for biomedical applications such as drug discovery, organ-on-chip systems, and disease mechanism studies, while also showing potential in education and interactive visualization. In this work, we introduce MicroWorldBench, a multi-level rubric-based benchmark for microscale simulation tasks. MicroWorldBench enables systematic, rubric-based evaluation through 459 unique expert-annotated criteria spanning multiple microscale simulation task (e.g., organ-level processes, cellular dynamics, and subcellular molecular interactions) and evaluation dimensions (e.g., scientific fidelity, visual quality, instruction following). MicroWorldBench reveals that current SOTA video generation models fail in microscale simulation, showing violations of physical laws, temporal inconsistency, and misalignment with expert criteria. To address these limitations, we construct MicroSim-10K, a high-quality, expert-verified simulation dataset. Leveraging this dataset, we train MicroVerse, a video generation model tailored for microscale simulation. MicroVerse can accurately reproduce complex microscale mechanism. Our work first introduce the concept of Micro-World Simulation and present a proof of concept, paving the way for applications in biology, education, and scientific visualization. Our work demonstrates the potential of educational microscale simulations of biological mechanisms. Our data and code are publicly available at https://github.com/FreedomIntelligence/MicroVerse