أطلقت أبحاث مايكروسوفت Skala-1.1، وهو نموذج لنظرية الدالة الوظيفية الكثافة (DFT) يعتمد على التعلم العميق، ودُرب على بيانات تزيد بمقدار 2.5 مرة عن سلفه، محققاً خطأً متوسطاً مرجحاً يبلغ 2.8 kcal/mol على معيار GMTKN55. وتقوم الشركة في الوقت ذاته بتوسيع نطاق الوصول إلى النموذج بجعل Skala متاحاً في CP2K ودمجه في Psi4 وFHI-aims وORCA وVASP.

  • يحتل Skala-1.1 المرتبة الأولى في 32 من أصل 55 فئة على معيار GMTKN55، متفوقاً على الدوال الهجينة العالمية الرائدة مع الحفاظ على كفاءة الدوال شبه المحلية.
  • يعتمد النموذج على بيانات مجموعة تجميع الكيمياء الدقيقة التابعة لأبحاث مايكروسوفت (MSR-ACC) الموسعة، بما في ذلك ألفة الإلكترونات الجديدة والعناقيد غير التساهمية.
  • تم تقديم معيار حي لتتبع الأداء الحسابي عبر الإصدارات المتعاقبة من Skala على حزم برمجية ومنصات عتادية مختلفة.

وتهدف هذه التطورات إلى توفير دقة تنبؤية لنظرية الدالة الوظيفية الكثافة (DFT) بتكلفة حسابية منخفضة وتسريع التقدم نحو دمج المحاكاة المتقدمة في سير العمل العلمي والصناعي.