DeePMD 案例合集 | 从零到一动手学，最新进展面面观，疑难问题共探讨

近年来，机器学习与物理建模的结合正在改变着科学研究的范式。机器学习势能（MLP）模型的日益流行，彻底改变了分子动力学（MD）模拟在多个领域的应用。DeePMD-kit 作为 DeepModeling 开源社区的核心项目，通过训练被称为深度势能模型（DeepPotential，简称DP）的机器学习势能（MLP）来促进分子动力学模拟，广泛应用于物理学、化学、生物学和材料科学领域，用于研究原子尺度体系。

在过去的几年里，DeePMD-kit 持续迭代，推陈出新。广大用户和社区开发者持续贡献了许多优秀的教学资料和各个领域的应用案例。为了帮助新人用户快速上手使用，追踪 DeePMD 在不同领域的最新研究进展，共同探索 DeePMD 的全新可能，我们精心准备了这次的 DeePMD 合集。

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DeePMD 合集简介

本合集主要汇总 DeePMD、DP-GEN 相关的使用教程和各领域学者的科研实践案例，其中包括论文、项目文档、B站视频、知乎专栏 和 Bohrium Notebooks 等，本合集主要分为三大部分，第一部分介绍 DeePMD 相关的使用教程，第二部分介绍在不同科研领域的实战案例，第三部分收录了部分优质 Bohrium Notebooks 案例。

我们期待未来所有关于 DeePMD 的使用教程和科研应用案例都有对应的 Bohrium Notebooks，将文字、图片、文档和可执行的代码综合在一起，让知识在云端“跑”起来！

DeePMD 问题收集

借此机会，我们还希望收集用户在使用 DeePMD 系列软件进行科学探索时遇到的各类典型问题，一方面可以是软件安装、运行报错、参数设置和原理探讨等“技术问题”；另一方面也可以是“科学探索性”问题，例如 DeePMD 是否有能力解决你当前关心并亟待解决的科研问题。

为了帮助你更好地解决使用 DeePMD 遇到的问题，我们采用 Bohrium Notebooks 评论的方式收集你的问题，你只需要点击下方链接，跳转到对应的 Notebooks 页面，注册或登录 Bohrium Notebooks，根据页面提示进行评论即可。

我们将会安排专人跟进你的问题，并邀请社区志愿者或资深研究员、开发者，以 Bohrium Notebooks 的形式对典型问题进行针对性的深度解答与探讨。

此外你也可以通过 DeepModeling 社区各项目的 Github Discussions 板块和微信答疑交流群与我们交流。更多的交流方式详见：【社区求助秘籍】助你通关DP！

总之，关于 DeePMD 的任何问题和建议，我们都很期待与你共同探讨！让我们一起在 DeepModeling 社区和 Bohrium 云平台，开启新学期，探讨新问题，收获新知识，结交新伙伴！

Bohrium Notebooks 知识共创

Bohrium 案例广场不但汇集了 AI4S 领域的最新进展，还为你量身打造了一个专业且富有挑战性的用户成长体系，通过深度参与 Bohrium 社区，你将不断提升自己的科研实力，并在与其他科学家和研究者的合作中收获更多的成长。

• 如果你在科研过程中已经有了一些独特的知识积累（踩坑经验），或是希望“以文会友”，找到志同道合的科研伙伴，你可以发布属于自己的 Notebooks，分享你独特的科研经历。
• 如果你还是刚入门的新手小白，你可以针对性地选择 Notebooks 直接上手运行，尽快获得“科研手感”，也不要忘记给你觉得优秀的作品点赞评论，支持优秀的创作者。
• 如果你还在犹豫选题和方向，也欢迎你来案例广场逛逛，希望能给你带来灵感和启发。

点击下方图片，跳转 DeePMD 使用教程、科研案例 Notebooks 合集。从零到一动手学，最新进展面面观， 在“云端”开启你的新学期！

点击跳转 Bohrium 案例广场，参与知识共创.

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关于 DeePMD-kit

DeePMD-kit 是一个深度学习包，基于神经网络拟合第一原理数据，用于多体势能表示和分子动力学。无需人工干预，即可在数小时内以端到端的方式将用户提供的数据转换为深度势能模型，并可与常用分子动力学模拟软件（LAMMPS、OpenMM、GROMACS等）无缝集成。DeePMD-kit可以在保持量子力学精度和准确度的基础上，将分子动力学的计算速度提高几个数量级。它已被全世界物理、化学、材料、生物学等领域的数千个研究小组使用。

项目主页：https://github.com/deepmodeling/deepmd-kit

关于 DP-GEN

DP-GEN是一个基于同步学习框架，自动生成深度势能模型的软件平台。DP-GEN支持DeePMD-kit和十余种常见的第一性原理和分子动力学软件，可以自动进行批量任务提交、监控和恢复处理操作。DP-GEN适用于各种平台，包括个人工作站、高性能计算集群和云服务器等。DP-GEN大大降低了计算数据量和成本，生成的深度势能模型可以持续准确地描述复杂的构型空间。

项目主页：https://github.com/deepmodeling/dpgen

关于 Bohrium Notebooks

Bohrium Notebooks 是一款基于 Jupyter Notebook 的在线编程环境，提供免费的 CPU 资源，支持在线分享与协作。并可在 Bohrium 案例广场轻松分发你的作品。

Bohrium Notebooks 使用已验证的在线环境进行开发，用户无需搭建本地环境即可轻松地编写、运行代码，进行数据分析和可视化。同时，凭借 Bohrium 平台强大的存储与计算资源，用户可以方便地存储和分享文档，轻松地运行复杂的计算任务。这些强大且易于访问的计算资源降低了研究和开发的门槛，使得更多人能够在 Bohrium Notebook 平台上进行高效的创新和学习。