{"id":904,"date":"2026-08-20T21:01:37","date_gmt":"2026-08-20T18:01:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/general\/microsoft-research-veroeffentlicht-skala-1-1-fuer-praediktive-dft\/"},"modified":"2026-08-20T21:01:37","modified_gmt":"2026-08-20T18:01:37","slug":"microsoft-research-veroeffentlicht-skala-1-1-fuer-praediktive-dft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/science-space\/microsoft-research-veroeffentlicht-skala-1-1-fuer-praediktive-dft\/","title":{"rendered":"Microsoft Research ver\u00f6ffentlicht Skala 1.1 f\u00fcr pr\u00e4diktive DFT"},"content":{"rendered":"<p>Microsoft Research hat offiziell <strong>Skala 1.1<\/strong> ver\u00f6ffentlicht, ein aktualisiertes funktionales Deep-Learning-Austausch-Korrelations-Modell, das darauf ausgelegt ist, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, die Software-Zug\u00e4nglichkeit im gesamten \u00d6kosystem der computergest\u00fctzten Chemie zu erweitern und einen dynamischen Benchmark zur Bewertung der laufenden Rechenleistung bereitzustellen.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-transparent ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/science-space\/microsoft-research-veroeffentlicht-skala-1-1-fuer-praediktive-dft\/#Beschleunigung_der_Dichtefunktionaltheorie_durch_Deep_Learning\" >Beschleunigung der Dichtefunktionaltheorie durch Deep Learning<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/science-space\/microsoft-research-veroeffentlicht-skala-1-1-fuer-praediktive-dft\/#Wichtige_Weiterentwicklungen_in_Skala_11\" >Wichtige Weiterentwicklungen in Skala 1.1<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/science-space\/microsoft-research-veroeffentlicht-skala-1-1-fuer-praediktive-dft\/#Verbindung_von_Quantenchemie_und_maschinellem_Lernen\" >Verbindung von Quantenchemie und maschinellem Lernen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/science-space\/microsoft-research-veroeffentlicht-skala-1-1-fuer-praediktive-dft\/#Breitere_Implikationen_fuer_die_Material-_und_Molekuelentdeckung\" >Breitere Implikationen f\u00fcr die Material- und Molek\u00fclentdeckung<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Beschleunigung_der_Dichtefunktionaltheorie_durch_Deep_Learning\"><\/span>Beschleunigung der Dichtefunktionaltheorie durch Deep Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Dichtefunktionaltheorie (DFT) dient als prim\u00e4res rechnerisches Arbeitspferd f\u00fcr die moderne Quantenchemie, Festk\u00f6rperphysik und Materialwissenschaft. Durch die Ann\u00e4herung der komplexen Wechselwirkungen von Elektronen in molekularen und kristallinen Systemen erm\u00f6glicht es die DFT Forschern, elektronische Strukturen, Reaktionswege und Materialeigenschaften zu modellieren, ohne unerschwinglich teure exakte quantenmechanische Berechnungen durchzuf\u00fchren.<\/p>\n<p>Die Pr\u00e4zision jeder DFT-Simulation h\u00e4ngt jedoch grundlegend vom gew\u00e4hlten <strong>Austausch-Korrelations-Funktional<\/strong> ab \u2013 der mathematischen Komponente, die quantenmechanische Austausch- und Korrelationseffekte zwischen Elektronen ber\u00fccksichtigt. Standardn\u00e4herungen zwingen Computerwissenschaftler h\u00e4ufig dazu, einen schwierigen Kompromiss zwischen Rechenaufwand und physikalischer Genauigkeit einzugehen. Die Integration moderner Methoden des maschinellen Lernens hat sich als transformativer L\u00f6sungsansatz erwiesen, der es neuronalen Netzen erm\u00f6glicht, komplizierte Elektronenwechselwirkungen mit deutlich h\u00f6herer Genauigkeit zu modellieren.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wichtige_Weiterentwicklungen_in_Skala_11\"><\/span>Wichtige Weiterentwicklungen in Skala 1.1<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Aufbauend auf der Pionierarbeit von Microsoft Research im Bereich der KI-gest\u00fctzten wissenschaftlichen Entdeckung konzentriert sich die Ver\u00f6ffentlichung von Skala 1.1 auf drei Haupts\u00e4ulen, die darauf ausgelegt sind, fortgeschrittene Simulationen elektronischer Strukturen zu optimieren:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Erweiterte Vorhersagegenauigkeit:<\/strong> Verfeinerte neuronale Architekturen und Trainingsstrategien erm\u00f6glichen es Skala 1.1, pr\u00e4zisere Energie- und Eigenschaftssch\u00e4tzungen \u00fcber verschiedene chemische Dom\u00e4nen hinweg zu liefern.<\/li>\n<li><strong>Breitere \u00d6kosystem-Zug\u00e4nglichkeit:<\/strong> Das Update erweitert die Integrationspfade \u00fcber Standard-Toolkits und -Plattformen der computergest\u00fctzten Chemie und baut Barrieren f\u00fcr Forscher ab, die neuronale Funktionale einf\u00fchren.<\/li>\n<li><strong>Eine lebendige Benchmark-Plattform:<\/strong> Skala 1.1 f\u00fchrt einen kontinuierlichen, dynamischen Benchmarking-Mechanismus ein, um die Rechenleistung im Laufe der Zeit systematisch zu verfolgen, zu messen und zu validieren.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Verbindung_von_Quantenchemie_und_maschinellem_Lernen\"><\/span>Verbindung von Quantenchemie und maschinellem Lernen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Entwicklung von Deep-Learning-Funktionalen stellt einen Paradigmenwechsel vom traditionellen empirischen und semi-empirischen Modellieren dar. Historisch verlie\u00dfen sich Forscher auf vom Menschen abgeleitete mathematische Formen, die entlang der metaphorischen \u201eJakobsleiter\u201c der DFT-N\u00e4herungen kategorisiert sind. W\u00e4hrend h\u00f6here Sprossen eine gr\u00f6\u00dfere Vorhersagef\u00e4higkeit bieten, machen ihre Rechenanforderungen sie f\u00fcr gro\u00df angelegte Molekulardynamik oder Hochdurchsatz-Materialscreening oft unpraktisch.<\/p>\n<p>Deep-Learning-Austausch-Korrelations-Funktionale wie Skala schlie\u00dfen diese L\u00fccke, indem sie direkt aus hochwertigen Referenzdaten lernen, quantenmechanische Vielteilchenph\u00e4nomene erfassen und gleichzeitig die f\u00fcr die komplexe chemische Modellierung erforderliche Ausf\u00fchrungseffizienz beibehalten. Durch die Etablierung eines lebendigen Benchmarks adressiert die Initiative zudem eine gro\u00dfe Herausforderung der KI f\u00fcr die Wissenschaft: die Gew\u00e4hrleistung von Modellrobustheit, Reproduzierbarkeit und transparenter Evaluierung \u00fcber sich entwickelnde Datensatz-Baselines hinweg.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Breitere_Implikationen_fuer_die_Material-_und_Molekuelentdeckung\"><\/span>Breitere Implikationen f\u00fcr die Material- und Molek\u00fclentdeckung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Schnellere und zuverl\u00e4ssigere DFT-Arbeitsabl\u00e4ufe sind f\u00fcr industrielle und akademische Forschungsbereiche von unmittelbarer Relevanz. Die Beschleunigung von Berechnungen elektronischer Strukturen kann die Entdeckungszeitpl\u00e4ne in mehreren kritischen technologischen Bereichen erheblich verk\u00fcrzen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Batterie- und Energiespeicherung:<\/strong> Simulation von Ionentransportmechanismen und Grenzfl\u00e4chenstabilit\u00e4t mit quantenmechanischer Pr\u00e4zision.<\/li>\n<li><strong>Katalysatordesign:<\/strong> Beschleunigung der Entdeckung neuartiger katalytischer Oberfl\u00e4chen f\u00fcr Anwendungen der gr\u00fcnen Chemie und CO2-Abscheidung.<\/li>\n<li><strong>Pharmazeutische Entdeckung:<\/strong> Verbesserung der Genauigkeit von Vorhersagen zur Ligandenbindungsaffinit\u00e4t und Profilerstellung molekularer Eigenschaften.<\/li>\n<li><strong>Halbleiter und neuartige Materialien:<\/strong> Pr\u00e4zises Screening elektronischer Bandl\u00fccken und struktureller Stabilit\u00e4t f\u00fcr fortgeschrittene Mikroelektronik.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Durch die Bereitstellung von Skala 1.1 mit breiterer Zug\u00e4nglichkeit und rigorosen Benchmarking-F\u00e4higkeiten verschiebt Microsoft Research weiterhin die Grenzen des automatisierten, rechenintensiven wissenschaftlichen Hochdurchsatzrechnens.<\/p>\n<p><em>Quelle: <a href=\"https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/research\/blog\/broadening-access-to-skala-creates-a-faster-path-to-predictive-dft\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Originalartikel<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Microsoft Research ver\u00f6ffentlicht Skala 1.1, um die Vorhersagegenauigkeit, Software-Zug\u00e4nglichkeit und dynamische Benchmarks f\u00fcr die Chemie zu verbessern.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":903,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"googlesitekit_rrm_CAowrrDMDA:productID":"","tayfnews_source_url":"","footnotes":"","rank_math_focus_keyword":"Skala, Quantenchemie, Elektronische Struktur, Materialien, Benchmarking, Chemie","rank_math_title":"Microsoft Research ver\u00f6ffentlicht Skala 1.1 f\u00fcr pr\u00e4diktive DFT","rank_math_description":"Microsoft Research ver\u00f6ffentlicht Skala 1.1, um die Vorhersagegenauigkeit, Software-Zug\u00e4nglichkeit und dynamische Benchmarks f\u00fcr die Chemie zu verbessern."},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-904","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-science-space"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/904","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=904"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/904\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/903"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=904"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=904"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=904"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}