MicroVerse: マイクロワールドシミュレーションへの予備的探求
MicroVerse: A Preliminary Exploration Toward a Micro-World Simulation
February 28, 2026
著者: Rongsheng Wang, Minghao Wu, Hongru Zhou, Zhihan Yu, Zhenyang Cai, Junying Chen, Benyou Wang
cs.AI
要旨
近年のビデオ生成技術の進歩は、複雑な動的システムの巨視的シミュレーションに新たな道を開いたが、微視的現象への応用はほとんど未開拓のままである。マイクロスケールシミュレーションは、創薬、オルガン・オン・チップシステム、疾患メカニズム研究などのバイオメディカル応用において大きな可能性を秘めており、教育やインタラクティブ可視化への潜在性も示している。本研究では、マイクロスケールシミュレーション課題のための多段階ルーブリックベースのベンチマーク「MicroWorldBench」を提案する。MicroWorldBenchは、複数のマイクロスケールシミュレーション課題（臓器レベルのプロセス、細胞動態、細胞内分子相互作用など）と評価次元（科学的忠実度、視覚的品質、指示追従性など）にわたる459の専門家注釈付き基準を通じて、体系的でルーブリックに基づく評価を可能にする。MicroWorldBenchにより、現在のSOTAビデオ生成モデルがマイクロスケールシミュレーションに失敗していることが明らかとなり、物理法則の違反、時間的不一貫性、専門家基準との不一致が示された。これらの課題に対処するため、高品質で専門家検証済みのシミュレーションデータセット「MicroSim-10K」を構築した。このデータセットを活用し、マイクロスケールシミュレーションに特化したビデオ生成モデル「MicroVerse」を学習した。MicroVerseは複雑なマイクロスケールメカニズムを正確に再現できる。本研究は「Micro-World Simulation」の概念を初めて導入し、生物学、教育、科学可視化への応用への道を開く実証実験を提示する。生物学的メカニズムの教育的マイクロスケールシミュレーションの可能性を実証した。データとコードはhttps://github.com/FreedomIntelligence/MicroVerse で公開されている。
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