分子動力学計算のためのソフトウェアツールを集約したパッケージ。様々な原子間ポテンシャルやタイトバインディングモデルが実装されており、多数の外部アプリの呼び出しが可能。機械学習ポテンシャルの一種であるGAP (Gaussian Approximation Potential)の訓練と評価に対応している。
E(3)-同変グラフニューラルネットワークを用いた機械学習ポテンシャルを構築し、利用するためのオープンソースソフトウェア。aseで読み込み可能な構造ーエネルギー・原子間力データを用いた学習が可能。学習済みのポテンシャルを用いてLAMMPSによる分子動力学計算を行うことができる。
E(3)-同変グラフニューラルネットワークを用いたAllegroポテンシャルモデルを構築し、分子動力学計算に利用するためのオープンソースソフトウェア。NequIPに依存しており、NequIPと同様に利用可能。メッセージパッシングを用いずに、局所的な情報のみから原子ごとのエネルギーが計算できるため、スケーリングに優れるとされる。
非線形atomicクラスター展開による原子間力ポテンシャル構築のためのツール。pandasとASEを使ったデータフォーマットを用いるが、VASPの出力ファイルから学習データを自動で抽出することもできる。学習したポテンシャルはLAMMPSに対応しており、分子動力学計算と同時に、出現した構造の学習範囲からの逸脱度合い(extrapolation grade)も計算可能。
Transcorrelated（TC）法を用いた第一原理計算のためのオープンソースソフトウェア。Jastrow相関因子による電子相関をTC法に基づいて取り込んだ電子状態計算を行える。Quantum ESPRESSOで得られた電子状態を初期状態に設定することも可能。
第一原理計算データベースOpen Quantum Materials Databaseに対応したPythonライブラリ。結晶構造や相図などの解析ツールの他に、VASPを使った自動計算機能も備えている。
物質データマイニングのためのオープンソースPythonパッケージ。数十を超えるデータベースからデータを抽出し、前処理や可視化をすることができる。scikit-learnなどと組み合わせることにより、抽出したデータを元に作成した記述子で機械学習モデルを構築できる。
第一原理モンテカルロ法パッケージ TurboRVBに実装された機能をPython経由で制御・実行できるPythonラッパー。ワークフロー管理アプリであるTurboWorkflowsと組み合わせることにより、ハイスループット計算を実行することもできる。
物質科学計算に特化した結晶構造の探索と特性予測のための高効率なフレームワーク。主に密度汎関数理論に基づく計算のセットアップ、実行、結果の解析を自動化することができる。数百万以上の結晶構造のデータを提供しており、材料探索のため高スループット計算に利用可能。さまざまなDFTコード（VASP, Quantum ESPRESSOなど）とのインターフェイスも用意されている。