微软研究院 Skala 模型接入 CP2K, 以神经网络交换关联泛函改进 DFT 计算

摘要

微软研究院 AI for Science 开发的 Skala 模型已接入开源软件生态 CP2K，以基于神经网络的交换关联泛函替代密度泛函理论（DFT）中部分传统数学机制。DFT 借助电子密度研究分子与材料的电子结构，而交换关联泛函决定电子密度如何转化为能量与力，直接影响模拟的可靠性；更精确的泛函往往计算代价更高，随粒子数增加成本可能高到难以承受，使高精度计算局限于较小的分子体系。CASUS 主任 Thomas D. Kühne 称交换关联泛函是 DFT 的“阿喀琉斯之踵”。Skala 的神经网络被训练来识别不同区域电子密度之间的相互影响，并据此估算交换关联能。