タンパク質や核酸などの生体高分子シミュレーションを行うオープンソースの分子動力学アプリケーション。ハイブリッド並列化とともに精度の高いエネルギー保存を実現しており、Particle Mesh Ewald法による長距離相互作用計算にも対応している。GPLライセンスで公開されている。
オープンソースの大規模並列量子化学計算ソフトウェア。ナノサイズ分子のエネルギー及び最適化構造を、分割せずにまるごと計算することが可能。利用できる環境は「京」コンピュータからPCまでで、シンプルなインプット、実行方法が特徴。さらに、頻繁に用いられるルーチンを容易に抜き出せるプログラム構造になっている。
X線吸収微細構造解析(XAFS)のためのアプリケーション。コマンドラインを用いたインタラクティブな操作により、XAFSの実験データを多くの手法によって解析することができる。高速フーリエ解析、動径座標や波数空間におけるフィッティング、データの描画機能など、豊富な機能を有する。
平面波基底およびJoint DFT法に基づく第一原理計算アプリケーション。液体中の分子の電子状態計算に性能を発揮し、系が帯電している場合でも優れた収束性を有する。C++11で記述されており、CUDAによるGPU計算にも対応しているほか、CASINOと連携した拡散モンテカルロの計算にも対応している。
溶媒を連続体モデル（陰溶媒モデル）として取り扱った第一原理計算を行うためのアプリケーション。VASPへのパッチとして公開されている。分子動力学計算や、nudged elastic band法による溶媒中の反応障壁への計算に対応する。
実空間差分法と擬ポテンシャル法を用いた第一原理計算プログラム。結晶・界面・分子などの広範な物理系に対して密度汎関数法による電子状態計算を行う。高速フーリエ変換が必要無いため高並列化に適しており、京コンピュータ上で数万原子系の電子状態計算が実行できる。2011年度ゴードン・ベル賞ピーク性能賞受賞。
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。
COMBO(COMmon Baysian Optimization)をもとに、主に物性分野の研究者をターゲットに開発された、高速でスケーラブルなベイズ最適化のためのPythonライブラリ。あらかじめリストアップした候補パラメータから目的関数値が最大と考えられる候補を機械学習による予測をうまく利用することで選定できる。scikit-learn 等のスタンダードなベイズ最適化の実装よりも、多くのデータを扱うことができる。
結晶点群および空間群に基づく対称操作と対称性適合多極子基底(SAMB)を自動生成できるPythonライブラリ。QtDrawと連携することで、出力結果を3D描画することもできる。
ソフト分子集団系の自由エネルギーを計算するソフトウェア。分子動力学法とエネルギー表示溶液理論を組み合わせ、ソフト分子集団への物質結合の 自由エネルギーを早く精度よく計算する。通常の液体はもちろん、超臨界流体・イオン液体など広範な溶媒種への溶解度を決定できる。ミセル・脂質 膜・タンパク質への物質結合の強度とサイトも評価可能。