Microsoft Research telah merilis Skala-1.1, sebuah model teori fungsional kerapatan (DFT) berbasis pembelajaran mendalam yang dilatih dengan data 2,5 kali lebih banyak daripada pendahulunya, mencapai kesalahan rata-rata tertimbang sebesar 2,8 kcal/mol pada benchmark GMTKN55. Perusahaan tersebut secara bersamaan memperluas aksesibilitas dengan menjadikan Skala tersedia di CP2K dan mengintegrasikannya ke Psi4, FHI-aims, ORCA, dan VASP.
- Skala-1.1 menduduki peringkat pertama dalam 32 dari 55 kategori pada benchmark GMTKN55, mengungguli fungsional hibrida global terkemuka sambil mempertahankan efisiensi fungsional semi-lokal.
- Model ini memanfaatkan data Microsoft Research Accurate Chemistry Collection (MSR-ACC) yang diperluas, termasuk afinitas elektron baru dan kluster nonkovalen.
- Sebuah benchmark hidup diperkenalkan untuk melacak kinerja komputasi di berbagai rilis Skala berturut-turut pada paket perangkat lunak dan platform perangkat keras yang berbeda.
Pengembangan ini bertujuan memberikan akurasi DFT prediktif dengan biaya komputasi rendah dan mempercepat kemajuan menuju integrasi simulasi canggih ke dalam alur kerja ilmiah dan industri.