Microsoft Research· Sebastian Ehlert, Stefano Battaglia, Thijs Vogels, Jan Hermann, Jens Wehner, Giulia Luise, Klaas Giesbertz, Chin-Wei Huang, Aaron Kaplan, Kate Milton, Stephanie Marisa Lanius, Derk Kooi, P. Bernát Szabó, Gregor Simm, Rianne van den Berg, Paola Gori Giorgi·· 2026-08-21精选AI 评分62
微软研究院发布 Skala 1.1，扩展 DFT 软件集成并推出持续性能基准
Broadening access to Skala creates a faster path to predictive DFT
AI 导读
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1，训练数据量为此前版本的 2.5 倍，在 GMTKN55 基准上加权平均误差达 2.8 kcal/mol，超越主流全局杂化泛函，同时保持半局域泛函的计算成本。Skala 现已集成到 CP2K，并正在集成到 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP，同时推出持续更新的性能基准，以追踪各软件包和硬件平台上的计算性能。
推荐理由
原文给出了 Skala 1.1 的精度提升、训练数据扩充和多个软件集成进展，读者可据此判断它如何推动 DFT 走向预测性应用。
来源：Microsoft Research · microsoft.com