Bohrium 玻尔科研云平台：融合 1.6 亿 + 文献与自研大模型助力分子动力学模拟

【文献整合】玻尔科研云平台的 1.6 亿 + 文献库究竟有多强？

想象一下，当你在做分子动力学模拟研究时，不用再为查找文献而头疼，不用在多个数据库之间来回切换，也不用手动整理海量的资料。玻尔科研云平台的科学导航模块，就像是一个超级智能的文献管家，帮你搞定这一切。

它整合了 1.6 亿 + 论文、1.6 亿 + 专利和 2000 万 + 活跃学者信息，覆盖 26 大学科领域，1000 + 研究主题。无论是开放获取的 DOAJ 期刊，还是其他权威数据库的资源，都被它一网打尽。你只需要输入关键词，就能快速找到相关文献，还能看到这些文献之间的关联，发现跨学科的研究方向。

比如，你在研究某种新材料的分子动力学特性，科学导航不仅能帮你找到直接相关的研究论文，还能推荐与之相关的专利、实验数据，甚至是其他领域的研究成果，让你从多个角度去思考问题。这种跨学科的知识发现能力，在传统的文献检索中是很难实现的。

【大模型加持】自研大模型如何让分子动力学模拟更高效？

分子动力学模拟是材料科学、生物制药等领域的核心工具，但传统方法面临精度与效率难以兼得的问题。第一性原理计算精度高，但仅适用于小体系；经典力场可模拟大体系，却依赖经验参数。而玻尔平台的自研大模型，就像是一把钥匙，打开了高精度与高效率并存的大门。

以 DPA-1 预训练模型为例，它覆盖元素周期表近 70 种元素，可避免开发人员重复进行大规模的训练，精度和泛化性能力都比单体小模型更好。它就像是自然科学领域的 GPT，不仅可以从原子尺度预测构成世间万物的基本材料的性质，还可以根据我们对物质的性质的需求，生成我们需要的物质组分和结构。

而最新发布的 DPA-3 模型，采用 Line Graph Series 架构，通过迭代构造高阶图结构，在多个图之间传递和更新信息，实现对原子局域环境的高效建模。它不仅展现出领先的预测精度和跨体系泛化能力，更首次系统性地验证了 scaling law 在大原子模型中的适用性，填补了该领域的关键空白。

【实际应用】玻尔平台在科研中的真实表现如何？

在中国药科大学，玻尔科学导航的入驻为药学研究带来了巨大的改变。智能文献解析引擎能自动提取实验数据、作用机理等关键信息，将文献定位效率提升 80%。科研人员输入问题后，AI 即时解析意图，精准匹配相关成果并生成结构化答案，还支持一键溯源至原始文献，确保研究链条的完整可追溯。

在重庆大学的《生物信息学》课程中，教学团队借助玻尔平台，为学生提供集成化的实践操作环境。学生们可以利用平台上的工具，快速上手分子动力学模拟，无需花费大量时间学习复杂的软件操作。比如，原本需要一周时间才能完成的紫砂壶 3D 模型，现在不到一天就能搞定。

【用户体验】操作是否复杂？新手也能轻松上手吗？

对于科研人员来说，平台的易用性非常重要。玻尔平台在这方面做了很多优化。比如，它支持网页提交任务，你只需选择需要使用的软件、上传输入文件、完成软硬件配置，即可完成简单任务的提交。任务运行中，你还可以在任务详情内实时查看计算中产生的结果文件，无需等待任务结束。

平台还提供了 Bohrium Notebook 功能，这是一个一站式编写和运行代码的交互式环境，提升了开发协作体验。即使你不熟悉 Linux 命令，也能通过可视化界面轻松操作。此外，平台还支持自动下载计算结果，你可以在提交任务时指定下载路径，任务完成后结果会自动保存到指定位置。

【未来展望】玻尔平台将如何推动科研范式变革？

深势科技创始人兼首席科学家张林峰表示，玻尔空间站的目标是成为未来所有科研人员的云研发入口。它不仅要解决科研人员在文献筛选、跨学科知识发现等环节的痛点，还要打通文献 - 计算 - 实验三者之间的链条，实现科学发现的自动化和智能化。

未来，玻尔平台将不断完善其功能，比如进一步优化科学导航的 AI 算法，提升文献检索的准确性和效率；加强与实验设备的连接，实现实验数据的自动采集和分析；推出更多针对不同领域的应用工具，满足科研人员的多样化需求。

可以预见，随着玻尔平台的不断发展，科研人员将从繁琐的文献工作和实验操作中解放出来，将更多的时间和精力投入到原始创新中。AI for Science 的时代已经到来，玻尔科研云平台，正引领着这场科研范式的变革。

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