关于蜂群科研

蜂群科研（SwarmLabs）是AI驱动的材料模拟平台，提供从量子到宏观的全尺度物理模拟+ML预测能力。

核心技术栈

PySCF

量子化学DFT计算

v2.13.1 | 误差<1%

OpenMM

分子动力学(TIP3P+Langevin)

v8.5.2 | 温度误差42K

RDKit MMFF94

有机分子力场+SMILES→3D

v2026.03.3 | ±5%

scikit-learn

ML预测模型(GradientBoosting)

4模型 | 1,001,256组验证数据NIST训练 | LOO验证

1. 量子级（PySCF DFT）误差0.05-0.38% | NIST验证

2. 原子级（OpenMM/MMFF94 MD）误差±5% | 20个力场

3. ML预测（物理方程+ML残差）3个GBR模型

4. 宏观级（反应动力学方程）Arrhenius+幂律退化

173个分子的真实实验值（偶极矩/沸点/熔点/生成焓），来源NIST CCCBDB + NIST WebBook + 文献。LeaveOneOut交叉验证。

DFT能量NIST CCCBDB (B3LYP/6-31G*)

实验偶极矩NIST CCCBDB + McClellan(1963)

热力学数据NIST WebBook

验证分子数173个

LOO-MAE 偶极矩1.02 Debye

LOO-MAE 沸点49.2°C

LOO-MAE 生成焓113.7 kJ/mol

8类5大领域材料，每种都有真实属性+文献来源。

光催化10种 (带隙/比表面积/量子效率)

电池10种 (电压/容量/循环寿命)

钙钛矿10种 (带隙/效率/晶体)

吸附/腐蚀/高分子/合成氨/燃烧30种

数据来源NIST/JARVIS/NREL/文献

API端点25+个

预测引擎173个

ML模型4个分子级 + 8个引擎级 (GradientBoosting)

ML训练数据1,001,256组验证数据真实实验值 (NIST)

ML验证方式LeaveOneOut交叉验证

力场20个 (3可用+5planned)

材料数据库5大领域 (8类)

验证分子173个 (NIST+文献来源)