MicroVerse: 미시 세계 시뮬레이션 연구의 예비적 탐구

MicroVerse: A Preliminary Exploration Toward a Micro-World Simulation

최근 비디오 생성 기술의 발전은 복잡한 동적 시스템의 거시적 시뮬레이션에 새로운 가능성을 열었지만, 이러한 기술이 미시 현상에 적용되는 경우는 아직 미미합니다. 미세 규모 시뮬레이션은 신약 개발, 장기-온-칩 시스템, 질병 메커니즘 연구와 같은 생명 의학 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있으며, 교육 및 인터랙티브 시각화 분야에서도 가능성을 보여줍니다. 본 연구에서는 미세 규모 시뮬레이션 작업에 대한 다층, 기준 기반 벤치마크인 MicroWorldBench를 소개합니다. MicroWorldBench는 459개의 고유한 전문가 주석 기준을 통해 다양한 미세 규모 시뮬레이션 작업(예: 장기 수준 프로세스, 세포 역학 및 세포 내 분자 상호 작용) 및 평가 차원(예: 과학적 정확성, 시각적 품질, 지침 준수)에 대한 체계적이고 기준 기반의 평가를 가능하게 합니다. MicroWorldBench 분석 결과, 현재 최고 성능의 비디오 생성 모델은 미세 규모 시뮬레이션에서 실패하며, 물리 법칙 위반, 시간적 일관성 부족, 전문가 기준과의 불일치 등의 문제가 있음을 확인했습니다. 이러한 제한 사항을 해결하기 위해, 고품질의 전문가 검증 시뮬레이션 데이터셋인 MicroSim-10K를 구축했습니다. 이 데이터셋을 활용하여, 미세 규모 시뮬레이션에 특화된 비디오 생성 모델인 MicroVerse를 학습했습니다. MicroVerse는 복잡한 미세 규모 메커니즘을 정확하게 재현할 수 있습니다. 본 연구는 미시 세계 시뮬레이션의 개념을 처음으로 제시하고, 이를 증명하는 프로토타입을 제공하여 생물학, 교육 및 과학 시각화 분야에서의 응용 가능성을 열었습니다. 또한, 생물학적 메커니즘의 교육용 미세 규모 시뮬레이션의 잠재력을 보여줍니다. 본 연구의 데이터와 코드는 https://github.com/FreedomIntelligence/MicroVerse 에서 공개적으로 이용할 수 있습니다.

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