{"id":811,"date":"2026-08-20T21:02:18","date_gmt":"2026-08-20T18:02:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/genel\/microsoft-research-rilascia-skala-1-1-per-la-chimica\/"},"modified":"2026-08-20T21:02:18","modified_gmt":"2026-08-20T18:02:18","slug":"microsoft-research-rilascia-skala-1-1-per-la-chimica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/science-space\/microsoft-research-rilascia-skala-1-1-per-la-chimica\/","title":{"rendered":"Microsoft Research rilascia Skala 1.1 per la chimica"},"content":{"rendered":"<p>Microsoft Research ha rilasciato ufficialmente <strong>Skala 1.1<\/strong>, un funzionale di scambio-correlazione di deep learning aggiornato, progettato per migliorare l&#8217;accuratezza predittiva, ampliare l&#8217;accessibilit\u00e0 del software in tutto l&#8217;ecosistema della chimica computazionale e fornire un benchmark dinamico per valutare le prestazioni di calcolo in corso.<\/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\">Indice<\/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\/it\/science-space\/microsoft-research-rilascia-skala-1-1-per-la-chimica\/#Accelerare_la_teoria_del_funzionale_della_densita_con_il_deep_learning\" >Accelerare la teoria del funzionale della densit\u00e0 con il 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\/it\/science-space\/microsoft-research-rilascia-skala-1-1-per-la-chimica\/#Principali_progressi_in_Skala_11\" >Principali progressi 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\/it\/science-space\/microsoft-research-rilascia-skala-1-1-per-la-chimica\/#Collegare_chimica_quantistica_e_machine_learning\" >Collegare chimica quantistica e machine learning<\/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\/it\/science-space\/microsoft-research-rilascia-skala-1-1-per-la-chimica\/#Implicazioni_piu_ampie_per_la_scoperta_di_materiali_e_molecole\" >Implicazioni pi\u00f9 ampie per la scoperta di materiali e molecole<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Accelerare_la_teoria_del_funzionale_della_densita_con_il_deep_learning\"><\/span>Accelerare la teoria del funzionale della densit\u00e0 con il deep learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La teoria del funzionale della densit\u00e0 (DFT) rappresenta il principale strumento computazionale per la moderna chimica quantistica, la fisica della materia condensata e la scienza dei materiali. Approssimando le complesse interazioni degli elettroni all&#8217;interno di sistemi molecolari e cristallini, la DFT consente ai ricercatori di modellare strutture elettroniche, percorsi di reazione e propriet\u00e0 dei materiali senza eseguire calcoli di meccanica quantistica esatti e proibitivamente costosi.<\/p>\n<p>Tuttavia, la precisione di qualsiasi simulazione DFT dipende fondamentalmente dal <strong>funzionale di scambio-correlazione<\/strong> scelto, ovvero la componente matematica che tiene conto degli effetti di scambio e correlazione quantomeccanici tra gli elettroni. Le approssimazioni standard costringono spesso gli scienziati computazionali a navigare in un difficile compromesso tra costo computazionale e accuratezza fisica. L&#8217;integrazione di moderne tecniche di apprendimento automatico \u00e8 emersa come una soluzione trasformatrice, consentendo alle reti neurali di modellare complesse interazioni elettroniche con una fedelt\u00e0 notevolmente superiore.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Principali_progressi_in_Skala_11\"><\/span>Principali progressi in Skala 1.1<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Basandosi sul lavoro pionieristico di Microsoft Research nella scoperta scientifica guidata dall&#8217;IA, la versione di Skala 1.1 si concentra su tre pilastri principali progettati per semplificare le simulazioni avanzate di struttura elettronica:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Accuratezza predittiva avanzata:<\/strong> Architetture neurali perfezionate e strategie di addestramento consentono a Skala 1.1 di fornire stime di energia e propriet\u00e0 a maggiore precisione in diversi domini chimici.<\/li>\n<li><strong>Accessibilit\u00e0 estesa all&#8217;ecosistema:<\/strong> L&#8217;aggiornamento espande i percorsi di integrazione tra i toolkit e le piattaforme di chimica computazionale standard, abbassando le barriere per i ricercatori che adottano funzionali neurali.<\/li>\n<li><strong>Una piattaforma di benchmark dinamica:<\/strong> Skala 1.1 introduce un meccanismo di benchmarking continuo e dinamico per tracciare, misurare e convalidare sistematicamente le prestazioni di calcolo nel tempo.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Collegare_chimica_quantistica_e_machine_learning\"><\/span>Collegare chimica quantistica e machine learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Lo sviluppo di funzionali basati sul deep learning rappresenta un cambiamento di paradigma rispetto alla modellazione empirica e semi-empirica tradizionale. Storicamente, i ricercatori si sono affidati a forme matematiche derivate dall&#8217;uomo classificate lungo la metaforica &#8216;Scala di Giacobbe&#8217; delle approssimazioni DFT. Sebbene i pioli pi\u00f9 alti offrano una maggiore capacit\u00e0 predittiva, le loro richieste computazionali li rendono spesso impracticali per la dinamica molecolare su larga scala o lo screening dei materiali ad alto rendimento.<\/p>\n<p>I funzionali di scambio-correlazione basati sul deep learning come Skala colmano questo divario apprendendo direttamente da dati di riferimento di alto livello, catturando fenomeni quantistici a molti corpi pur mantenendo l&#8217;efficienza di esecuzione richiesta per la modellazione chimica complessa. Stabilendo un benchmark dinamico, l&#8217;iniziativa affronta anche una sfida importante nell&#8217;IA per la scienza: garantire la robustezza del modello, la riproducibilit\u00e0 e una valutazione trasparente su baseline di dataset in evoluzione.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Implicazioni_piu_ampie_per_la_scoperta_di_materiali_e_molecole\"><\/span>Implicazioni pi\u00f9 ampie per la scoperta di materiali e molecole<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Flussi di lavoro DFT pi\u00f9 rapidi e affidabili rivestono un&#8217;importanza immediata per i settori della ricerca industriale e accademica. L&#8217;accelerazione dei calcoli della struttura elettronica pu\u00f2 comprimere sostanzialmente le tempistiche di scoperta in diversi domini tecnologici critici:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Batterie e accumulo di energia:<\/strong> Simulazione dei meccanismi di trasporto degli ioni e della stabilit\u00e0 interfacciale con precisione a livello quantistico.<\/li>\n<li><strong>Progettazione di catalizzatori:<\/strong> Accelerazione della scoperta di nuove superfici catalitiche per la chimica verde e applicazioni di cattura del carbonio.<\/li>\n<li><strong>Scoperta farmaceutica:<\/strong> Miglioramento dell&#8217;accuratezza delle previsioni di affinit\u00e0 di legame dei ligandi e della profilazione delle propriet\u00e0 molecolari.<\/li>\n<li><strong>Semiconduttori e nuovi materiali:<\/strong> Screening accurato dei band gap elettronici e della stabilit\u00e0 strutturale per la microelettronica avanzata.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fornendo Skala 1.1 con una maggiore accessibilit\u00e0 e rigorose capacit\u00e0 di benchmarking, Microsoft Research continua a spingere i confini del calcolo scientifico automatizzato e ad alto rendimento.<\/p>\n<p><em>Fonte: <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\">Articolo originale<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Microsoft Research rilascia ufficialmente Skala 1.1 per migliorare l&#8217;accuratezza predittiva, l&#8217;accesso software e il benchmarking avanzato nella chimica computazionale.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":810,"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, Chimica Quantistica, Struttura Elettronica, Materiali, Benchmarking, Chimica","rank_math_title":"Microsoft Research rilascia Skala 1.1 per la chimica","rank_math_description":"Microsoft Research rilascia ufficialmente Skala 1.1 per migliorare l'accuratezza predittiva, l'accesso software e il benchmarking avanzato nella chimica computazionale."},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-811","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-science-space"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/811","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=811"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/811\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/810"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=811"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=811"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tayfnews.tech\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=811"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}