非線形atomicクラスター展開による原子間力ポテンシャル構築のためのツール。pandasとASEを使ったデータフォーマットを用いるが、VASPの出力ファイルから学習データを自動で抽出することもできる。学習したポテンシャルはLAMMPSに対応しており、分子動力学計算と同時に、出現した構造の学習範囲からの逸脱度合い(extrapolation grade)も計算可能。
有効模型をベイズ最適化を用いて有効模型を導出するツール(BEEMs =Bayesian optimization tool of Effective Models )。
与えられたハミルトニアンから磁化曲線を求める順問題ソルバーとして、量子格子模型ソルバーHΦが使われている。ターゲットの磁化曲線と計算で得られた磁化曲線の差がコスト関数として用いられ、ベイズ最適化ライブラリPHYSBOによって、コスト関数を最小にするよう次の候補ハミルトニアンが提案される。
Transcorrelated（TC）法を用いた第一原理計算のためのオープンソースソフトウェア。Jastrow相関因子による電子相関をTC法に基づいて取り込んだ電子状態計算を行える。Quantum ESPRESSOで得られた電子状態を初期状態に設定することも可能。
米国立衛生研究所(NIH)の下で2004年より運用され始めた化学物質データベース。小さな分子を主に対象としているが、脂質やペプチドなどの大きな分子のデータも収集されている。構造や物性、毒性などの化合物の性質だけでなく特許や文献情報も含んださまざまな情報を調べることが可能。WebブラウザやPUG REST APIを介したアクセスだけでなくFTPサイトからのデータのダウンロードにも対応している。
量子情報・量子多体系のシミュレーションのための使いやすく高速なPythonライブラリ。Tensor networkシミュレーションのためのTensorモジュールと、「厳密な」量子計算のためのMatrixモジュールを提供する。
第一原理モンテカルロ法パッケージ TurboRVBに実装された機能をPython経由で制御・実行できるPythonラッパー。ワークフロー管理アプリであるTurboWorkflowsと組み合わせることにより、ハイスループット計算を実行することもできる。
物質科学計算に特化した結晶構造の探索と特性予測のための高効率なフレームワーク。主に密度汎関数理論に基づく計算のセットアップ、実行、結果の解析を自動化することができる。数百万以上の結晶構造のデータを提供しており、材料探索のため高スループット計算に利用可能。さまざまなDFTコード（VASP, Quantum ESPRESSOなど）とのインターフェイスも用意されている。
タンパク質の立体構造を予測するためのAIシステム。タンパク質の一次配列（アミノ酸配列）からその三次元構造（折りたたみ構造）を予測することが可能。過去の数十万のタンパク質構造データベースを学習し、DeepMindを基盤とするディープラーニング技術を活用して、新しいタンパク質のアミノ酸配列からその立体構造を予測する。
固体のバンド計算における波数パスを生成するツール。結晶の対称性に基づいた波数空間中の高対称点を特定し、それらを結ぶ標準化された「パス」を提供する。さまざまな結晶構造のフォーマット（POSCARやCIFなど）に対応しており、多くの電子構造計算ソフトウェア（VASP、Quantum ESPRESSO、ABINITなど）と連携可能。Webベースのインターフェースも提供されている。
ABINIT-MPは、フラグメント分子軌道（FMO）計算を高速に行えるソフトウェアです。FMOエネルギー計算では、小規模のサーバからHPCIスパコンまで対応しており（Flat MPIとOpenMP/MPI混成）、詳細な相互作用解析が可能です。特に、「富岳」などのA64FX系スパコン上では、Ver. 2 Rev. 4はVer. 1 Rev. 22より2次摂動（MP2）のFMO計算で3割程高速化されており、1万フラグメントの超大規模系の扱いもできます。