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。
進化的アルゴリズムに基づく構造予測を行うアプリケーション。ユニットセル内の原子数・種類をインプットとし、安定な構造・組成を第一原理計算・分子動力学の計算と進化的アルゴリズムによって予測する。Pythonで書かれており、Quantum ESPRESSOかGULPを外部ルーチンとして使用する。
モーメント・テンソルポテンシャルを実装するソフトウェアパッケージ。ポテンシャルの学習および学習済みのポテンシャルを用いたLAMMPSによる分子動力学計算が実行可能。分子動力学計算と組み合わせた能動学習も利用可能。
化学組成の情報から安定・準安定構造を予測するオープンソースアプリケーション。多数の第一原理計算アプリケーション(VASP、GULP、Quantum Espresso、CASTEP)のエネルギー計算を利用し、進化的アルゴリズムを用いて構造予測を行う。
ベーラー・パリネロ型ニューラルネットワークポテンシャルを実装するソフトウェアパッケージ。構造とエネルギー・原子間力・応力を関連付けるデータからポテンシャルを学習したり、学習済みのポテンシャルを使ったLAMMPSによる分子動力学計算も実行可能。独自の予測不確かさの指標も同時に計算できる。
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。
深層学習による原子間力ポテンシャル構築のためのPython/C++ベースのソフトウェアパッケージ。局所構造に合わせた座標系を基準にして原子環境記述子を定義するDeep Potentialを実装している。多数の第一原理計算アプリおよび分子動力学計算アプリの出力を学習データとして利用可能で、学習済みのポテンシャルはLAMMPSによる分子動力学計算およびi-PIによる経路積分分子動力学計算で利用できる。
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。
機械学習やニューラルネットワークを駆使することで高精度な計算を行うことができるオープンソースの量子多体系ソルバー。変分モンテカルロ法に基づいたニューラルネットワーク状態の最適化や、厳密対角化の状態を教師データとした教師あり学習などを行うことが可能。