Le modèle d'IA Skala est désormais disponible sur la plateforme de simulation open source CP2K
CASUS et Microsoft Research unissent leurs forces
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Le modèle d’IA Skala, développé par Microsoft Research AI for Science, est désormais disponible via l’écosystème logiciel CP2K. Grâce à Skala, les chercheurs peuvent réaliser des simulations de mécanique quantique sur des systèmes moléculaires plus complexes tout en atteignant un niveau de précision supérieur. Début 2026, la division de recherche de Microsoft et l’équipe CP2K du Center for Advanced Systems Understanding (CASUS) du Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf ont entamé une collaboration visant à intégrer le modèle d’IA Skala à CP2K. La communauté mondiale CP2K devrait tester l’applicabilité du modèle d’IA à un large éventail de problèmes en chimie, physique, science des matériaux et ingénierie.
Pour de nombreuses applications de simulation, la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) — qui a reçu le prix Nobel en 1998 — s’est avérée cruciale. « Le talon d’Achille de la DFT est ce qu’on appelle la fonctionnelle d’échange-corrélation », explique le professeur Thomas D. Kühne, directeur du CASUS. En science, les fonctionnelles désignent la recherche de la fonction la mieux adaptée à un problème donné. Bien que les fonctionnelles d’échange-corrélation développées pour la DFT ces dernières années soient devenues de plus en plus sophistiquées, les plus précises d’entre elles nécessitent un temps de calcul si important qu’elles ne peuvent être utilisées que pour des systèmes comportant un petit nombre de particules. Skala est une nouvelle fonctionnelle d’échange-corrélation développée par Microsoft Research AI for Science. Au lieu d’introduire une nouvelle couche de formules mathématiques, Microsoft a adopté une nouvelle approche avec Skala : ici, un réseau neuronal a appris comment les densités électroniques de différentes régions s’influencent mutuellement. Cela fait de Skala l’une des premières fonctionnelles d’échange-corrélation basées sur l’IA disponibles.
« Les résultats présentés par Microsoft Research en 2025 étaient impressionnants, en particulier la combinaison de précision et d’efficacité de calcul pour certains calculs DFT », rapporte Kühne. « Nous y avons vu une opportunité d’évaluer cette approche au sein de CP2K et de mieux comprendre son applicabilité à des problèmes pertinents pour notre communauté. Nous sommes bien sûr ravis d’être le premier groupe en dehors de Microsoft à avoir confirmé les avantages de Skala. » Dans un pré-print publié mi-août, des scientifiques de CASUS et de Microsoft Research présentent les premiers résultats de cette collaboration. Ils démontrent que l’approche adoptée est effectivement prometteuse. « Je peux confirmer qu’avec Skala, nous avons réalisé un bond en avant notable en termes de précision de nos simulations pour notre cas test spécifique », déclare l’auteur principal, Franz Pöschel, du Scientific Computing Core de CASUS.
Un vif intérêt suscité par l’annonce
Microsoft Research AI for Science avait annoncé lors d’une conférence au printemps 2026 l’intégration prochaine de Skala dans CP2K. Depuis lors, la communauté suit régulièrement l’avancement du projet. « Même si cet intérêt nous a fait plaisir, nous ressentions une certaine pression pour tenir nos promesses », explique M. Pöschel. « Je suis donc heureux de confirmer que Skala est désormais disponible au sein de CP2K pour les simulations de systèmes moléculaires. » Le Dr Sebastian Ehlert, chercheur senior chez Microsoft Research AI for Science, explique pourquoi CP2K revêt une telle importance pour l’équipe Skala : « Pour favoriser son adoption, Skala doit être disponible là où la communauté travaille déjà. CP2K est depuis de nombreuses années une pierre angulaire de la recherche en chimie computationnelle, ce qui en fait une priorité naturelle pour l’intégration. »
L’écosystème logiciel CP2K est un outil puissant pour effectuer des calculs DFT, en particulier dans le cadre de simulations dynamiques de grands systèmes sur de longues périodes. Sur cette plateforme open source, il est possible de simuler des molécules, des liquides, des solides et des systèmes biologiques à l’aide de méthodes de mécanique quantique telles que la théorie de la fonctionnelle de la densité et la dynamique moléculaire classique. Grâce à ses algorithmes efficaces et à sa capacité à exécuter en parallèle des étapes de calcul individuelles sur des architectures informatiques spécialisées, CP2K peut traiter même des systèmes très volumineux comptant de milliers à des dizaines de milliers d’atomes. Cela rend le logiciel particulièrement bien adapté à la recherche sur les matériaux de batteries, les catalyseurs, les semi-conducteurs, les protéines et d’autres matériaux complexes. Récemment, CP2K a été enrichi de fonctionnalités permettant l’utilisation de modèles basés sur l’IA. À partir de données d’apprentissage générées par CP2K, ces modèles peuvent prédire les énergies et les forces moléculaires avec une grande précision. Cela élargit les échelles de temps et de longueur des simulations.
D’autres mises à jour sont en cours
Avant la mise en production, les équipes de Microsoft Research AI for Science et de CASUS ont testé de manière approfondie l’intégration de Skala dans CP2K. « Nous voulons nous assurer que Skala offre une précision et une vitesse constantes, quels que soient les programmes et les paramètres utilisés », explique M. Ehlert. « En collaboration avec l’équipe CP2K, nous avons créé une série de tests d’intégration pour garantir que Skala fournisse des résultats numériquement corrects. Nous sommes particulièrement reconnaissants du soutien apporté par l’équipe CASUS, qui a mis à profit sa grande expérience en matière de vérification numérique des méthodes de calcul pour concevoir cette suite de tests d’intégration. »
Skala n’est pas une approximation statique : le modèle d’IA est constamment amélioré et enrichi de nouvelles capacités. Il permettra bientôt de simuler des solides périodiques — tels que les métaux et les semi-conducteurs — ainsi que des liquides. CP2K peut servir de plateforme pour une adoption rapide et à grande échelle : l’intégration récente facilitera l’intégration de la dernière version de Skala dans CP2K. « Microsoft Research AI for Science impose des normes élevées à ses partenaires de recherche », explique Kühne. « Nous sommes convaincus que, après ce premier succès, notre collaboration débouchera sur de nombreuses autres réalisations. »
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