スーパーコンピュータやクラスターでの大規模計算を管理するためのスクリプト生成ツール。ハイスループット計算をサポートするために設計されたHTP-Toolsパッケージの一部として提供されている。 スーパーコンピュータやクラスタ用のバッチジョブスクリプトを生成するツールで、パラメータ並列などの一連の計算条件下でのプログラムの並列実行を可能にする。
グリッドデータを利用したメゾスケールの物性計算のためのC++インターフェース集。提供されるヘッダファイルを用いて、モンテカルロ法、セルラーオートマトン、フェーズフィールド法などによる凝固・粒界成長やスピノダル分解のプログラムを容易に構築できる。MPI並列計算に対応し、ParaViewなどの可視化ソフト用の出力ファイルも作成可能。
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。
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。
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。
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。
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。