Microsoft Research ha presentado Skala, un funcional de intercambio-correlación basado en aprendizaje profundo para la teoría del funcional de la densidad de Kohn–Sham que aspira a ofrecer precisión a nivel de híbridos con coste semilocal.
En pruebas reportadas Skala alcanza un error medio absoluto MAE aproximadamente 1.06 kcal/mol en el conjunto W4-17 y 0.85 kcal/mol en su subconjunto de referencia simple, además de un WTMAD-2 cercano a 3.89 kcal/mol en GMTKN55. Las evaluaciones se realizaron empleando una corrección de dispersión D3(BJ) fija. Este enfoque posiciona a Skala como una opción prometedora para química molecular de elementos principales, optimizando la relación entre exactitud y coste computacional frente a funcionales híbridos tradicionales.
Skala combina redes profundas con la física subyacente de DFT para capturar términos de intercambio y correlación con gran fidelidad a un coste similar al de funcionales semilocales, lo que facilita su integración en flujos de trabajo de modelado computacional, diseño de fármacos y estudio de materiales donde la velocidad y la precisión son clave.
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