MicroVerse: Uma Exploração Preliminar Rumo à Simulação de um Micromundo
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
Resumo
Os recentes avanços na geração de vídeo abriram novas possibilidades para a simulação macroscópica de sistemas dinâmicos complexos, mas a sua aplicação a fenómenos microscópicos permanece largamente inexplorada. A simulação em microescala apresenta um grande potencial para aplicações biomédicas, como a descoberta de fármacos, sistemas de órgão-em-chip e estudos de mecanismos de doenças, ao mesmo tempo que mostra potencial na educação e na visualização interativa. Neste trabalho, apresentamos o MicroWorldBench, um benchmark multinível baseado em rubricas para tarefas de simulação em microescala. O MicroWorldBench permite uma avaliação sistemática baseada em rubricas através de 459 critérios únicos anotados por especialistas, abrangendo múltiplas tarefas de simulação em microescala (por exemplo, processos a nível de órgão, dinâmicas celulares e interações moleculares subcelulares) e dimensões de avaliação (por exemplo, fidelidade científica, qualidade visual, seguimento de instruções). O MicroWorldBench revela que os modelos atuais de geração de vídeo (estado da arte) falham na simulação em microescala, mostrando violações das leis físicas, inconsistência temporal e desalinhamento com os critérios especializados. Para superar estas limitações, construímos o MicroSim-10K, um conjunto de dados de simulação de alta qualidade e verificado por especialistas. Aproveitando este conjunto de dados, treinamos o MicroVerse, um modelo de geração de vídeo adaptado para simulação em microescala. O MicroVerse é capaz de reproduzir com precisão mecanismos complexos em microescala. O nosso trabalho introduz pela primeira vez o conceito de Simulação do Micromundo e apresenta uma prova de conceito, abrindo caminho para aplicações em biologia, educação e visualização científica. O nosso trabalho demonstra o potencial das simulações educacionais em microescala de mecanismos biológicos. Os nossos dados e código estão publicamente disponíveis em 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