Microsoft Researchは、前作の2.5倍のデータで学習した深層学習密度汎関数理論（DFT）モデルであるSkala-1.1をリリースしました。このモデルはGMTKN55ベンチマークで重み付き平均誤差2.8 kcal/molを達成しています。同社は同時に、SkalaをCP2Kで利用可能にし、Psi4、FHI-aims、ORCA、VASPに統合することでアクセスを拡大しています。

  • Skala-1.1はGMTKN55ベンチマークの55カテゴリのうち32で首位を獲得し、半局所関数の効率性を維持しながら主要なグローバルハイブリッド関数を上回っています。
  • このモデルは、新しい電子親和力や非共有結合クラスターを含む拡張されたMicrosoft Research Accurate Chemistry Collection（MSR-ACC）データを利用しています。
  • 様々なソフトウェアパッケージやハードウェアプラットフォームにおける successive なSkalaリリースの計算パフォーマンスを追跡するためのライブベンチマークが導入されました。

これらの開発は、低コストで予測可能なDFT精度を提供し、高度なシミュレーションを科学および産業のワークフローに統合する進捗を加速させることを目的としています。