Вычислительная химия постоянно ищет способы точнее предсказывать свойства молекул. Microsoft Research выпустила Skala 1.1 — обновлённую ИИ-модель для теории функционала плотности (DFT). Она не только стала в 2.5 раза точнее, но и интегрируется в ключевые инструменты для моделирования.
Skala 1.1 повышает точность в задачах молекулярного моделирования, включая термохимию, кинетику реакций и предсказание молекулярных структур. Модель обучена на 2.5 раза большем объеме данных, чем её предшественник. На бенчмарке GMTKN55 она достигает средней ошибки в 2.8 ккал/моль. Это превосходит гибридные функционалы, сохраняя при этом эффективность полулокальных.
Ключевым стало расширение доступности Skala. Теперь модель интегрирована в CP2K, а также находится в процессе внедрения в ряд других популярных пакетов:
- Psi4
- FHI-aims
- ORCA
- VASP Это позволяет исследователям применять точность ИИ-модели DFT в привычных для них инструментах.
Microsoft Research меняет подход к развитию функционалов. Skala позиционируется как «непрерывно улучшающийся функционал», где каждая новая версия призвана заменить предыдущую, а не просто пополнить «зоопарк» старых. Для отслеживания прогресса и эффективности разработчики представили «живой бенчмарк», который будет постоянно обновляться.
Расширение доступа к Skala 1.1 и обещание её непрерывного улучшения могут ускорить интеграцию ИИ-моделей в повседневную работу химиков-вычислителей. Однако Microsoft Research пока не уточнила требования к вычислительным ресурсам для запуска Skala 1.1 в интегрированных пакетах.