Microsoft Research: MatterSim が 152 W/m/K の TaP を実験合成、MatterSim-MT が PES の枠を超えた出力を追加

Microsoft Research は 2026 年 5 月 12 日に MatterSim 材料科学基盤モデルの成果を公開しました——AI 予測の実験的検証、3〜5 倍高速化された推論、そして古典的なポテンシャルエネルギー面（PES）の制約を超える新しいマルチタスク MatterSim-MT モデルが含まれます。

MatterSim は実験的に何を確認しましたか？

MatterSim-v1 モデルは 240,000 を超える材料候補の中から正方晶系 TaP（リン化タンタル）を潜在的に高熱伝導性材料として特定しました。Microsoft チームは TaP を合成し、実験室で 152 W/m/K の熱伝導率を測定しました——シリコンの性能に近い値です。これは AI 駆動の材料スクリーニングを通じた TaP の熱伝導体としての初めての特定であり、実際の材料発見における ML 予測を検証するものです。

プロジェクトの共同研究者の一人は「熱伝導率を制御するものについての従来の理解を大規模にテストしながら、科学者が見逃していた機能性材料を発見できる」と述べました。

推論はどれだけ速くなりましたか？

MatterSim-v1 モデルは 2 つの高速化を受けました：500 万パラメーターのバリアントで 3 倍、100 万パラメーターのバリアントで 5 倍。LAMMPS ソフトウェアとの統合により、既存の科学的ワークフローを通じたマルチ GPU スケーリングが可能になり、大型シミュレーションが実験室で運用可能なコストで実行できます。

MatterSim-MT が PES の外側に提供する出力は何ですか？

MatterSim-MT は 89 元素、最大 5000K の温度、最大 1000 GPa の圧力にわたる 3500 万以上の第一原理構造で学習したマルチタスク基盤モデルです。古典的 PES モデルはエネルギーと力のみを予測しますが、MatterSim-MT は応力テンソル、磁気モーメント、Born 有効電荷、誘電率行列もネイティブに出力します。

Microsoft は 3 つの応用を実演しました：振動分光学では第一原理計算から 0.06 THz 以内の誤差で極性結晶のフォノンスペクトル（LO-TO 分裂を含む）を予測。強誘電体スイッチングでは電場下のチタン酸バリウムの分極反転をシミュレート。電池化学ではタスク固有の学習なしにリチウムマンガン酸化物のカチオン型-アニオン型レドックス遷移をモデリング。

この取り組みは基盤モデルを材料科学を実験的ワークフローから AI-実験ハイブリッドワークフローへと引き上げるツールとして位置づけています。