順問題ソルバーに対して探索アルゴリズムを適用して最適解を探すためのフレームワーク。バージョン1.0では、順問題ソルバーとして量子ビーム回折実験の全反射高速陽電子回折実験（Total-reflection high-energy positron diffraction, TRHEPD，トレプト）、探索アルゴリズムはNelder-Mead法、グリッド型探索法、ベイズ最適化、レプリカ交換モンテカルロ法が実装されている。順問題ソルバーはユーザ自身で定義することもできる。
連続変数光量子回路の設計、シミュレーション、最適化のための Pythonライブラリ。グラフやネットワークの最適化、機械学習、化学などの問題を解くための高水準関数を持ち、TensorFlowバックエンドを用いた量子プログラムの学習と最適化を実行できる。
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。
量子コンピュータの動作をシミュレーションすることのできるC++/Pythonライブラリ。変分量子回路やNISQデバイス開発のためのノイズあり量子ゲートなどを用いたシミュレーションを行える。OpenMP・GPU並列化にも対応している。
量子計算のためのソフトウェア・アーキテクチャ。量子アルゴリズムを作成するためにデザインされたプログラム言語も提供されている。LIQ𝑈𝑖⏐〉を用いることで、ユーザは量子回路を定義することができ、量子テレポーテーションや量子化学などのシミュレーションを行うことができる。
Pythonで書かれた量子ゲートシミュレータ。Blueqatから量子計算用開発ツールQiskitを呼び出すことで、Qiskitを通じ量子ゲート式の量子コンピュータ実機 IBM Qを動かすことが可能。
NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer）のための量子アルゴリズムの作成、操作、最適化を簡単に行うことが可能なPythonフレームワーク。Googleが提供しているXmonアーキテクチャの量子プロセッサのためのシミュレータも実装されている。
開放量子系のダイナミクスをシミュレーションするオープンソースアプリ。量子光学系・イオントラップ系・超伝導回路系・ナノメカニカル共鳴系などの幅広いハミルトニアンに対応しており、その量子状態の任意の時間発展を評価することができる。Pythonから呼び出すことができ、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを有する。
イジングモデルとQUBOのヒューリスティック最適化ライブラリ。最適化のコア部分はC++で実装されている。Pythonのインターフェースを備えているため、Pythonで簡単に記述することができる。
マルチコアおよびマルチノードアーキテクチャに最適化された量子回路の全状態ベクトルシミュレータ。 C++とPython用のライブラリを提供する。別名qHiPSTER (The Quantum High Performance Software Testing Environment)。