A5站长网8月24日消息，微软Skala 1.1正在改写计算化学的底层规则。这款密度泛函理论（DFT）计算工具以半局域计算成本达到了混合泛函级别的精度，GMTKN55基准测试加权平均误差降至2.8 kcal/mol，55个子集中有32个取得最低误差。在GB99测试上平均绝对误差仅1.98 kcal/mol。
这个数字对非化学专业的人来说可能很抽象，但打个比方：传统DFT方法就像用一把尺子量东西，精度够用但总有误差。混合泛函方法像用千分尺，精度高但速度慢、成本贵。Skala 1.1的突破在于用尺子的速度获得了千分尺的精度，这对计算化学领域是范式级别的改变。
更关键的是Skala颠覆了传统DFT“泛函动物园”的模式。过去几十年，计算化学领域积累了数百个泛函，研究者需要根据体系自行选择合适的泛函，经常面临“该用哪个”的困境。Skala采用逐代继承的持续进化策略：每次发布完全取代上一版，计算成本不变，用户不需要在新旧泛函间做选择。这直指领域长期存在的“惯性停滞”结构性矛盾。
生态部署策略也很清晰。Skala 1.1已集成CP2K，正在接入Psi4、FHI-aims、ORCA、VASP五款主流计算化学软件。嵌入式部署让研究者不需要更换工作流就能用上更高精度的计算能力。对资源受限的学术课题组来说，这意味用普通服务器就能跑出以前需要超算才能达到的精度。
训练数据方面，Skala 1.1的训练集扩大至初版的2.5倍。Skala的进化策略不是简单堆数据，而是每代模型在更大、更多样的数据上学习，同时保持计算成本不变。这种做法让泛函的改进不再依赖人工调参，而是走向数据驱动的持续迭代。计算化学的AI化，Skala迈出了关键一步。
数据来源：微软研究院官方发布（2026年8月24日）
申请创业报道，分享创业好点子。点击此处，共同探讨创业新机遇！
