擬ポテンシャル法とウェーブレット基底を用いたオープンソースの第一原理計算アプリケーション。適応メッシュを利用して、大規模な系に対して高精度・高効率の電子状態計算を行うことができる。MPIとOpenMPによる並列計算に加え、GPUによる並列計算も可能。
密度汎関数法から得られる波動関数をベースに、GW法やBSE法による多体問題の第一原理計算を行うアプリケーション。abinitあるいはQuantum Espressoによって出力される波動関数を利用できる。Yambo-pyというpythonインタフェースも開発が行われている。
機械学習のためのオープンソース計算ライブラリTorchをPythonから使うためのインターフェース。手軽にニューラルネットワークによる深層学習を構築することができ、最新の手法を利用することができる。CUDAによるGPGPU並列計算に対応しており、高速処理が可能。C++から呼ぶためのインターフェースも用意されている。
AMBER分子力場を用いた分子動力学シミュレーションパッケージ。ペプチド、タンパク質、核酸、炭水化物、配位子等様々な物質のパラメーターセットを含み、生体高分子や細胞などの動力学シミュレーションが可能。入力準備、シミュレーション、結果解析のソフトウェアから構成されており、広く創薬・生体科学へ応用されている。
量子化学計算を行うオープンソースアプリケーション。ハートリー-フォック(HF)法および密度汎関数法(DFT)による量子化学計算を行うことができる。コードの可読性・柔軟性を重視しており、Pythonから呼び出すことができる。二電子波動関数(ジェミナル)に基づく量子化学計算も可能。
分子動力学計算において、自由エネルギー計算を行うオープンソースライブラリ。Amber やLammps など、主要な分子動力学計算ソフトウェアを幅広くサポートしている。
高並列計算のために設計された生体分子のオープンソースの分子動力学アプリケーション。数100コア〜200,000コア程度の並列計算を効率よく行うことができる。計算のセットアップと軌道解析には、分子可視化ソフトVMDを使用する。AMBER、CHARMMなどの他の計算アプリとのファイル互換性を持ち、様々な計算環境で利用が可能。
化学構造ファイルのフォーマット変換のためのオープンソースアプリケーション。110種類以上の分子構造フォーマットに対応しており、データベースの利用・構築やケモインフォマティクスなどの情報学などへの応用も視野にいれた活発な開発が行われている。Windows用のグラフィカルユーザーインターフェイスも提供されている。
機械学習のためのオープンソースライブラリ。ニューラルネットワークに基づく機械学習・深層学習に関する様々な機能を提供する。柔軟な記法により、単純なネットワークから多層ネットワークまで様々なタイプのニューラルネットを直感的にわかりやすく実装することができる。CUDAをサポートしており、GPGPU並列計算に対応している。
格子上で定義された量子多体系の計算プログラム。連続虚数時間向き付きループアルゴリズムに基づく量子モンテカルロ法により、量子多体系の各種物理量を計算する。格子の形状、相互作用、スピンの大きさ、磁場、温度などを入力する事ができ、量子スピン系とボーズ系のシミュレーションが可能。