Phase-field法シミュレーションを行うオープンソースアプリケーション。状態相図、結晶成長、一次相転移に伴う微小構造の形成など、物質科学に関わる多くの問題を取り扱うことができる。C++で書かれたコードがGPLライセンスで公開されており、拡張性を意識した開発が進められている。
結晶塑性を取り扱うためのマルチフィジックス統合パッケージ。各質点での変形と応力を繋ぐ構成応答が必要な連続体力学の境界値問題を、様々な構成モデルや均質化法を使った結晶塑性論に基づいて解くことができる。力学だけの取り扱いでは不十分な高強度材料にも対応できるよう、変位型相変態、著しい加熱、潜在損傷過程に関連した変形といったマルチフィジックス問題を取り扱うこともできる。追加のフィールド方程式は、モジュール方式に従い、スタッガードアプローチにより連結して解かれる。
論文に掲載されている図から実験データを集めたオープンデータベース。熱電材料を中心にゼーベック係数や電気抵抗、熱伝導度などの熱電特性に関連したデータが主に掲載されている。
機械学習で使われるベイズ最適化のPythonライブラリ。データ数に対して線形に計算コストが増大するので、大きな特徴空間でベイズ最適化を行うことが可能。ハイパーパラメータは第二種最尤推定に基づいてデータから自動的に学習される。
所望の構造，物性を持つ候補分子を探索することができるRパッケージ。SMILES(Simplified Molecular Input Line Entry Specification Syntax)による化学構造の表現を採用し、sequential Monte Carlo法に基づいて新たな分子構造を生成し、機械学習による予測モデルを通じて候補分子を探索する。
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。
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深層学習に関する様々な機能を提供する。特に画像認識の処理を得意としており、サンプルコードが充実しているほか、学習済みモデルがCaffe Model Zooで公開されている。C++による実装のため高速で動作する。
データマイニング・データ解析のためのオープンソース計算ライブラリ。教師あり学習(データの分類・回帰)や教師なし学習(クラスタリング)、データの前処理など、機械学習の手法を手軽に扱うことができる。NumPy, SciPyなどのPythonの数値計算ライブラリを利用しており、並列計算にも対応している。
機械学習のためのオープンソース計算ライブラリ。機械学習に関する様々な機能を実装している。ユーザは数式そのものを直接記述でき、行列演算や自動偏微分などの便利な機能を有する。実行時にCコードを生成してコンパイルすることができ、GPGPU並列計算にも対応してため、高速な計算が可能。チュートリアルも充実している。