skala-1.0

Skala模型

Model use case

Skala-1.0是一种神经网络的密度泛函理论（DFT）交换相关泛函，用于量子化学计算中的能量预测。

主要能力

该模型能够预测原子化能量和反应能量差异。在W4-17基准集上，Skala-1.0达到化学精度（约1 kcal/mol平均绝对误差）。在GMTKN55基准集上，其WTMAD-2值为3.89 kcal/mol，精度与先进的区间分离杂化泛函相当，同时计算成本仅与半局部DFT相当。该泛函还支持几何优化和偶极矩预测。

输入输出

模型输入为3D网格上描述电子密度以及派生的meta-GGA（meta-广义梯度近似）量。输出为交换相关能量预测。

运行要求

该模型使用PySCF实现，可在CPU上运行。也提供traced版本，可集成到其他开源SCF代码中，包括支持GPU的版本如GauXC。最大测试系统包含180个原子，使用def2-TZVP基组（约5000个轨道），运行于Eadsv5系列虚拟机。更大的系统可能会内存不足。

基本用法

用户应具备量子化学和密度泛函理论的基础知识。使用方式包括：通过自洽场（SCF）计算评估反应中所有化合物的总能量以获得反应能量差异；通过SCF计算评估分子的总能量。需要注意的是，与所有密度泛函一样，能量差异的预测比单个分子的总能量更可靠。

限制

结果解读需要量子化学专业知识。该模型训练数据包含原子化能量、构象质子亲和力、电离势、基元反应路径和非共价相互作用，以及少量电子亲和力和原子总能量。训练数据覆盖的元素为H至Ar以及Br、Kr、I、Xe。测试数据覆盖H至Ca、Ge至Kr、Sn至I、Pb和Bi。鉴于上述训练和测试范围，这不是生产级模型，建议在应用于研究前进行进一步测试。该模型不适用于给定固定密度作为输入的单次预测，必须作为SCF程序的一部分使用。

License

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