COMmon Bayesian Optimization Library (COMBO)

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 1 ★☆☆

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。

アプリ詳細へ

CrySPY

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

第一原理計算や古典MDプログラムを利用した、結晶構造探索ツール。結晶の組成を与えるだけで、結晶構造の生成から探索までを自動で行う。ver0.6.1では探索アルゴリズムとして、ランダムサーチ、ベイズ最適化およびLAQAが使用可能となっている。VASPやQuantum ESPRESSO、LAMMPSとのインターフェースを備えている。

アプリ詳細へ

iqspr

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

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。

アプリ詳細へ

XenonPy

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

機械学習を用いて物質探索を行うためのPythonツール。matminerで対応している記述子を使用できるが、化合物の化学組成と構造情報から記述子を算出することもできる。モデル訓練はPyTorchによって行われている。記述子の可視化ツールと転移学習フレームワークも備えており、様々な化合物物性値の予測に利用できる。

アプリ詳細へ