Broadening access to Skala creates a faster path to predictive DFT
Microsoft Research ha dado un paso significativo hacia la mejora de la precisión predictiva en la teoría del funcional de densidad (DFT) con la nueva versión de Skala 1.1. Este avance se ha logrado gracias al entrenamiento del modelo con 2.5 veces más datos que su predecesor, lo que ha permitido una mejora sustancial en la precisión a través de desafíos clave en la simulación molecular, tales como la termoquímica, la cinética de reacciones y la predicción de estructuras moleculares.
Skala ahora está disponible en CP2K y se está integrando en otras plataformas como Psi4, FHI-aims, ORCA y VASP. Estas integraciones acercan la precisión de la próxima generación de DFT a las comunidades que dependen de estos códigos diariamente. Además, Microsoft Research está introduciendo un benchmark vivo que rastreará el rendimiento computacional de las sucesivas versiones de Skala, cada vez más optimizadas, para ayudar a la comunidad a medir y acelerar el progreso hacia una mayor precisión y eficiencia.
Estos desarrollos marcan un hito hacia un futuro en el que las simulaciones de química computacional sean tanto predictivas como accesibles en un rango más amplio de flujos de trabajo científicos e industriales relevantes. La filosofía detrás de Skala es la de un funcional en continua mejora, diseñado para superar a su predecesor en cada lanzamiento, manteniendo el mismo costo computacional práctico.