Microsoft Research выпустила Skala-1.1, модель теории функционала плотности (DFT) на основе глубокого обучения, обученную на данных в 2,5 раза больше, чем у её предшественника, достигнув взвешенной средней ошибки 2,8 ккал/моль на бенчмарке GMTKN55. Компания одновременно расширяет доступ, сделав Skala доступной в CP2K и интегрировав её в Psi4, FHI-aims, ORCA и VASP.

  • Skala-1.1 занимает первое место в 32 из 55 категорий бенчмарка GMTKN55, превосходя ведущие глобальные гибридные функционалы при сохранении эффективности полуместных функционалов.
  • Модель использует расширенные данные Microsoft Research Accurate Chemistry Collection (MSR-ACC), включая новые сродства к электрону и нековалентные кластеры.
  • Введён живой бенчмарк для отслеживания вычислительной производительности при последовательных выпусках Skala на различных программных пакетах и аппаратных платформах.

Эти разработки направлены на обеспечение предсказательной точности DFT при низких вычислительных затратах и ускорение прогресса в интеграции продвинутых симуляций в научные и промышленные рабочие процессы.