GASP

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

遺伝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。結晶、分子、原子クラスターなどの安定な構造・組成を、第一原理計算や分子動力学を用いて予測する。VASP、LAMMPS、MOPAC、GULP、JDFTxなどの様々なコードとのインターフェイスを持ち、並列化されたアーキテクチャにおいても効率的に動作する。

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Theano

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

機械学習のためのオープンソース計算ライブラリ。機械学習に関する様々な機能を実装している。ユーザは数式そのものを直接記述でき、行列演算や自動偏微分などの便利な機能を有する。実行時にCコードを生成してコンパイルすることができ、GPGPU並列計算にも対応してため、高速な計算が可能。チュートリアルも充実している。

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XtalOpt

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

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。

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Torch

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

機械学習のためのオープンソース計算ライブラリ。ニューラルネットワークによる深層学習について、様々な機能を実装している。柔軟な記述により複雑なニューラルネットワークを実装することができ、最新の手法が多数実装されている。世界的に多くの企業で利用されている。スクリプト言語luaによって書かれている。

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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。

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PyTorch

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

機械学習のためのオープンソース計算ライブラリTorchをPythonから使うためのインターフェース。手軽にニューラルネットワークによる深層学習を構築することができ、最新の手法を利用することができる。CUDAによるGPGPU並列計算に対応しており、高速処理が可能。C++から呼ぶためのインターフェースも用意されている。

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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。

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Keras

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 3 ★★★

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。

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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。

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NetKet

  • 公開度 3 ★★★
  • ドキュメント充実度 2 ★★☆

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。

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