Microsoft Research 发布了Skala 1.1，这是其深度学习密度泛函理论（DFT）方法的更新版本。新版本训练数据量是前代的2.5倍，在分子模拟的热化学、反应动力学和结构预测方面精度显著提高。为了提高可访问性，Skala现已集成到CP2K、Psi4、FHI-aims、ORCA和VASP等几种广泛使用的计算化学代码中。Microsoft Research 还推出了一个动态基准测试，以跟踪未来Skala版本的性能并加速预测性计算化学的进展。 AI
影响 增强了计算化学的预测能力，有望加速材料科学和药物开发的发现。
排序理由 发布更新的科学模型及其与现有软件工具的集成。[lever_c_research降级：ic=1 ai=0.7]
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