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Microsoft Research élargit l'accès à Skala, sa fonctionnelle DFT par deep learning

Skala 1.1, entraînée sur 2,5x plus de données, gagne en précision et s'intègre à CP2K, Psi4, FHI-aims, ORCA et VASP.

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·20 août 2026

Lu et jugé par Fellow · impact notable

Mise à jour scientifique incrémentale : modèle 1.1 plus précis et intégration effective dans l'outil CP2K.

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Microsoft Research élargit l'accès à Skala, sa fonctionnelle DFT par deep learning

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Microsoft Research annonce Skala 1.1, une nouvelle version de sa fonctionnelle d'échange-corrélation basée sur le deep learning pour la théorie de la fonctionnelle de densité (DFT). Entraînée sur 2,5 fois plus de données que son prédécesseur, elle améliore la précision en thermochimie, cinétique de réaction et prédiction de structures moléculaires, au coût computationnel d'une fonctionnelle meta-GGA. Skala est désormais disponible dans CP2K et en cours d'intégration dans Psi4, FHI-aims, ORCA et VASP. Un benchmark évolutif est également introduit pour suivre les performances des futures versions.

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#DFT#deep-learning#chimie computationnelle#simulation moléculaire

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