ИИтог

Microsoft выпустила Skala 1.1, более точную модель для DFT-расчётов в химии

исследованияРедакция ИИтогMicrosoft Research🔥67Рейтинг ИИтог67Влияние70Новизна55Релевантность85Неожиданность40Участники75Достоверность85
Microsoft выпустила Skala 1.1, более точную модель для DFT-расчётов в химии

Microsoft Research выпустила обновлённую версию своей ИИ-модели Skala, Skala 1.1. Skala предсказывает энергию и свойства молекул методом теории функционала плотности (DFT), одним из основных расчётных методов в химии, материаловедении и разработке лекарств. В отличие от традиционного подхода, где новые функционалы просто добавляются к уже существующим (в тексте это названо «зоопарком функционалов»), Skala задумана как непрерывно улучшаемая модель: каждая новая версия заменяет предыдущую, сохраняя тот же вычислительный вес.

Skala 1.1 обучена на данных, объём которых в 2,5 раза больше, чем у первой публичной версии Skala. На эталонном наборе GMTKN55 (55 категорий задач по химии, термохимия, барьеры реакций, невалентные взаимодействия) взвешенная средняя ошибка модели составила 2,8 ккал/моль. По утверждению Microsoft Research, по точности это превосходит современные ведущие гибридные функционалы с разделением по дальности (range-separated hybrid), при этом Skala сохраняет вычислительную эффективность полулокального (semi-local) функционала. Помимо энергий, модель также точно предсказывает электронные плотности, дипольные моменты и геометрию молекул. Улучшение точности обеспечено расширением набора эталонных данных Microsoft Research Accurate Chemistry Collection (MSR-ACC): в него добавили новые категории, включая сродство к электрону и невалентные кластеры.

Skala теперь доступна в пакете CP2K, открытом ПО для DFT-расчётов с более чем 25-летней историей разработки, которое применяется для крупномасштабных систем и длительных расчётов молекулярной динамики. Интеграцию выполнили совместно с командой профессора Томаса Д. Кюне (Thomas D. Kühne) из Центра перспективного понимания систем (CASUS). Помимо CP2K, Microsoft Research ведёт интеграцию Skala в пакеты Psi4, FHI-aims, ORCA и VASP, крупные программные платформы для вычислительной химии и материаловедения; сроков завершения этих интеграций компания не называет. Ранее Skala уже была доступна как отдельный открытый community-релиз на основе PySCF с поддержкой ASE.

Совместно с командой CP2K разработали набор интеграционных тестов, чтобы подтвердить, что Skala даёт численно корректные результаты в новой реализации; методику валидации описали в совместной статье с CASUS. Отдельно Microsoft Research публикует «живой» (постоянно обновляемый) отчёт о производительности Skala вместе с инструментарием для бенчмаркинга, он должен отслеживать скорость работы модели на разном оборудовании по мере выхода новых, всё более оптимизированных версий. По заявлению разработчиков, на CPU производительность Skala сопоставима с полулокальными meta-GGA-функционалами, а накладные расходы исчезают для молекул крупнее 20-30 атомов; на GPU производительность также сопоставима.

Ключевые факты

  • Skala 1.1 обучена на данных в 2,5 раза больше объёма, чем первая публичная версия, и снизила ошибку на GMTKN55 (55 категорий задач) до 2,8 ккал/моль.
  • Skala доступна в пакете CP2K (более 25 лет разработки) и интегрируется в Psi4, FHI-aims, ORCA и VASP; сроки завершения не названы.
  • Интеграцию в CP2K выполнили вместе с командой профессора Томаса Д. Кюне из CASUS, с отдельным набором тестов для проверки корректности результатов.
  • Microsoft Research публикует обновляемый «живой» отчёт о производительности Skala и открытый инструментарий для бенчмаркинга на разном оборудовании.
  • На CPU накладные расходы Skala исчезают для молекул крупнее 20-30 атомов; производительность сопоставима с полулокальными meta-GGA-функционалами.

Почему это важно

DFT (теория функционала плотности), основной расчётный метод почти во всей вычислительной химии, материаловедении, катализе, энергетике и разработке лекарств. Skala, попытка Microsoft Research заменить традиционный «зоопарк» из множества конкурирующих функционалов на одну модель, которая с каждым выпуском становится точнее без роста вычислительных затрат. Skala 1.1, первое практическое подтверждение этого подхода: точность модели ощутимо выросла (ошибка 2,8 ккал/моль на GMTKN55) при том же вычислительном классе, что и раньше.

Кому это важно

Исследователям и инженерам, которые считают DFT в CP2K, Psi4, FHI-aims, ORCA и VASP, то есть научным и промышленным группам в химии, материаловедении, катализе, энергетике и фармацевтике, использующим эти пакеты каждый день.

Как это применить

Тем, кто уже работает в CP2K, достаточно обновить пакет, Skala встроена нативно. Пользователи Psi4, FHI-aims, ORCA и VASP получат интеграцию по мере готовности (Microsoft Research не называет сроков). Попробовать Skala можно уже сейчас, не дожидаясь этих интеграций, через открытый community-релиз на основе PySCF с поддержкой ASE.

Можно ли доверять

Microsoft Research приводит количественный бенчмарк (GMTKN55, ошибка 2,8 ккал/моль) и публикует обновляемый отчёт о производительности с открытым инструментарием для бенчмаркинга, то есть заявленную точность можно проверить независимо. Реализацию в CP2K протестировала не только сама Microsoft Research, но и команда CASUS, специализирующаяся на численной верификации вычислительных методов; детали тестирования и валидации описаны в совместной статье двух команд.

Риски и подводные камни

Интеграция в Psi4, FHI-aims, ORCA и VASP на момент публикации ещё не завершена, Microsoft Research формулирует это как «ведётся», без даты выхода. Количественных данных о скорости расчётов (во сколько раз быстрее или медленнее аналогов) в материале не приводится, только качественное сравнение с полулокальными meta-GGA-функционалами и порог в 20-30 атомов, после которого на CPU исчезают накладные расходы.