Исследования20 августа 2026 г., 19:31 МСК🤖 Auto

Skala 1.1: ИИ-функционал DFT побил GMTKN55 и вошел в CP2K

Microsoft Research выпустила Skala 1.1 — ИИ-функционал, превосходящий лучшие гибридные методы по точности при стоимости meta-GGA. Модель интегрирована в CP2K и готовится к запуску в Psi4, ORCA и VASP.

Баннер новости 6175

Прорыв в точности: золото GMTKN55

Microsoft Research представила Skala 1.1, обновленную версию своего глубокого обучения для функционала плотности (DFT). Ключевое отличие — модель обучена на 2,5 раза больше данных, чем предшественник, используя расширенную базу Microsoft Research Accurate Chemistry Collection (MSR-ACC). Это позволило достичь взвешенной средней ошибки всего 2,8 ккал/моль на бенчмарке GMTKN55.

Важно отметить, что Skala 1.1 занимает первое место в 32 из 55 категорий этого сложного теста, охватывающего термохимию, кинетику реакций и нековалентные взаимодействия. При этом вычислительная стоимость модели сопоставима с мета-GGA функционалами, что делает её значительно быстрее и дешевле лучших глобальных гибридных функционалов.

Доступность в ведущих пакетах

Точность бесполезна без внедрения. Microsoft делает ставку на экосистемный подход, интегрируя Skala в ПО, которое используют ученые ежедневно. Уже доступна интеграция с CP2K (разработана совместно с CASUS), а в активной фазе находятся работы по добавлению функционала в Psi4, FHI-aims, ORCA и VASP.

Сравнение производительности

Ниже приведены ключевые метрики Skala 1.1 в сравнении с традиционными подходами:

Характеристика Skala 1.1 Лучшие гибридные функционалы Meta-GGA функционалы
Ошибка GMTKN55 2,8 ккал/моль Выше (менее точно) Выше (менее точно)
Вычислительная стоимость Уровень meta-GGA Значительно выше Уровень meta-GGA
Точность структур Высокая (плотность, диполи, геометрия) Стандартная Стандартная

Живой бенчмарк и философия обновлений

Microsoft отказывается от накопления «зоопарка» функционалов. Skala следует парадигме непрерывного улучшения: каждая новая версия заменяет предыдущую, становясь точнее без роста вычислительных затрат. Для отслеживания прогресса компания запускает «живой бенчмарк» (living benchmark), который будет фиксировать производительность оптимизированных версий Skala на разных аппаратных платформах.

Параллельно доступна Community Edition на базе PySCF с поддержкой GPU, позволяющая исследователям тестировать модель «здесь и сейчас» до выхода нативных интеграций в крупные коммерческие и open-source пакеты.

Источник: Microsoft Research ↗