ベーラーグループが開発しているFORTRANベースのベーラー・パリネロ型ニューラルネットワークポテンシャル関連パッケージ。ポテンシャルの構築および評価が可能で、LAMMPSを用いた分子動力学計算にも対応。最新の静電相互作用を考慮するニューラルネットワークポテンシャルが実装されている。
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。
機械学習のためのフリーのライブラリ。多層ニューラルネットワークに基づく機械学習(教師あり学習・教師なし学習)について様々な機能を提供する。データフローグラフを使用しており、複雑なネットワークを分かりやすく記述できる。GPGPU並列計算に対応しており、効率のより大規模データ処理が可能。
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。
機械学習のためのオープンソース計算ライブラリ。他の機械学習ライブラリ(TensorFlow,CNTK,Theanoなど)の上部で動作させることができ、比較的短いコードでニューラルネットワークを構築することができる。多くの機械学習・深層学習の手法が実装されており、最先端の手法をすばやく試すことができる。Pythonで記述されている。
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。
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。
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。