El modelo de IA Skala ya está disponible en la plataforma de simulación de código abierto CP2K
CASUS y Microsoft Research unen fuerzas
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El modelo de IA Skala, desarrollado por Microsoft Research AI for Science, ya está disponible a través del ecosistema de software CP2K. Gracias a Skala, los investigadores pueden realizar simulaciones de mecánica cuántica de sistemas moleculares más grandes y, al mismo tiempo, alcanzar un mayor nivel de precisión. A principios de 2026, la división de investigación de Microsoft y el equipo de CP2K del Centro para la Comprensión de Sistemas Avanzados (CASUS) del Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf iniciaron una colaboración para integrar el modelo de IA Skala en CP2K. Se espera que la comunidad global de CP2K pruebe la aplicabilidad del modelo de IA a una amplia variedad de problemas en química, física, ciencia de los materiales e ingeniería.
Para muchas aplicaciones de simulación, la teoría del funcional de la densidad (DFT) —galardonada con el Premio Nobel en 1998— ha demostrado ser crucial. «El talón de Aquiles de la DFT es el denominado funcional de intercambio-correlación», afirma el profesor Thomas D. Kühne, director del CASUS. En ciencia, los funcionales se refieren a la búsqueda de la función más adecuada para un problema determinado. Aunque los funcionales de intercambio-correlación desarrollados para la DFT en los últimos años se han vuelto cada vez más sofisticados, los funcionales más precisos requieren tanto tiempo de cálculo que solo pueden utilizarse para sistemas con un número reducido de partículas. Skala es un nuevo funcional de intercambio-correlación desarrollado por Microsoft Research AI for Science. En lugar de introducir otra capa más de fórmulas matemáticas, Microsoft adoptó un nuevo enfoque con Skala: en este caso, una red neuronal ha aprendido cómo las densidades electrónicas de diferentes regiones se influyen entre sí. Esto convierte a Skala en uno de los primeros funcionales de intercambio-correlación basados en IA disponibles.
«Los resultados presentados por Microsoft Research en 2025 fueron impresionantes, sobre todo la combinación de precisión y eficiencia computacional en determinados cálculos de DFT», señala Kühne. «Vimos una oportunidad para evaluar el enfoque dentro de CP2K y comprender mejor su aplicabilidad a problemas relevantes para nuestra comunidad. Por supuesto, nos entusiasma ser el primer grupo ajeno a Microsoft que ha confirmado las ventajas de Skala». En un preprint publicado a mediados de agosto, científicos de CASUS y Microsoft Research presentan los primeros resultados de la colaboración. Demuestran que el enfoque adoptado es, efectivamente, prometedor. «Puedo confirmar que, con Skala, hemos logrado un avance notable en la precisión de nuestras simulaciones para nuestro caso de prueba específico», afirma el autor principal, Franz Pöschel, del Núcleo de Computación Científica de CASUS.
Gran interés tras el anuncio
Microsoft Research AI for Science había anunciado en una conferencia, en la primavera de 2026, la próxima integración de Skala en CP2K. Desde entonces, la comunidad ha estado siguiendo de cerca los avances. «Aunque nos alegró el interés mostrado, sentíamos cierta presión por cumplir con las expectativas», afirma Pöschel. «Por eso me complace confirmar que Skala ya está disponible en CP2K para simulaciones de sistemas moleculares». El Dr. Sebastian Ehlert, investigador sénior de Microsoft Research AI for Science, explica por qué CP2K es tan importante para el equipo de Skala: «Para aumentar su adopción, Skala debe estar disponible allí donde la comunidad ya trabaja. CP2K ha sido una piedra angular de la investigación en química computacional durante muchos años, lo que la convierte en una prioridad natural para su integración».
El ecosistema de software CP2K es una potente herramienta para realizar cálculos DFT, especialmente en el contexto de simulaciones dinámicas de grandes sistemas a lo largo de largos periodos de tiempo. En esta plataforma de código abierto, se pueden simular moléculas, líquidos, sólidos y sistemas biológicos utilizando métodos de mecánica cuántica, como la teoría del funcional de la densidad y la dinámica molecular clásica. Gracias a sus eficientes algoritmos y a la capacidad de ejecutar pasos computacionales individuales en paralelo en arquitecturas informáticas especializadas, CP2K puede procesar incluso sistemas muy grandes con miles o decenas de miles de átomos. Esto hace que el software sea especialmente adecuado para la investigación sobre materiales para baterías, catalizadores, semiconductores, proteínas y otros materiales complejos. Recientemente, CP2K se ha mejorado con funciones que permiten el uso de modelos basados en IA. Utilizando datos de entrenamiento generados por CP2K, estos modelos pueden predecir energías y fuerzas moleculares con gran precisión. Esto amplía las escalas de tiempo y longitud de las simulaciones.
Más actualizaciones en preparación
Antes del lanzamiento, los equipos de Microsoft Research AI for Science y CASUS sometieron a pruebas exhaustivas la integración de Skala en CP2K. «Queremos asegurarnos de que Skala ofrezca una precisión y una velocidad constantes en diferentes programas y configuraciones», afirma Ehlert. «Junto con el equipo de CP2K, creamos un conjunto de pruebas de integración para garantizar que Skala ofrezca resultados numéricamente correctos. Agradecemos especialmente el apoyo del equipo de CASUS, con su amplia experiencia en la verificación numérica de métodos computacionales, para diseñar este conjunto de pruebas de integración».
Skala no es una aproximación estática: el modelo de IA se mejora y amplía constantemente con nuevas capacidades. Próximamente permitirá realizar simulaciones de sólidos periódicos —como metales y semiconductores— así como de líquidos. CP2K puede servir como plataforma para una adopción rápida y generalizada: la reciente integración facilitará la incorporación de la última versión de Skala en CP2K. «Microsoft Research AI for Science exige un alto nivel a sus socios de investigación», explica Kühne. «Estamos seguros de que, tras este éxito inicial, nuestra colaboración dará lugar a muchos más logros».
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