SIESTA, TranSIESTAのためのプレ・ポスト処理アプリケーション。フォノンの振動数や、電子・フォノンカップリング、非弾性散乱によるコンダクタンスへの影響を計算することができる。また、SIESTAが出力するハミルトニアンにアクセスするためのPythonインターフェースを提供する。
化学物質データベースPubChemをPUG REST API経由で取り扱えるPythonラッパー。PubChemにあるデータを化合物名や構造情報から検索することができる。Pandas dataframeとして出力を受け取ることも可能。
フォノン-ボルツマン方程式を使って熱輸送特性を評価するアプリケーション。物質のフォノン特性に関するデータベースを有しており、結晶・合金やそれらを組み合わせたヘテロ構造について、熱伝導率や比熱の評価を行うことができる。フォノンのエネルギーごとに伝導度・比熱への寄与を評価でき、実時間応答・定常状態解析も可能。
分子動力学計算の入力ファイル作成を支援するアプリケーション。原子位置・ボンド情報の手動入力、タンパク質構造データバンクからのファイル読み込み、グラフィカルユーザーインターフェースを利用したデータ編集などが可能。水素分子付加、データの合成など多様な機能を有し、少ないメモリ上で多数の原子の取り扱うことができる。
大規模疎行列の対称定値一般化固有値問題に対し，指定番目の固有値とその固有ベクトルを計算するFortranルーチン．Sylvesterの慣性則を計算の基本原理とし，計算の主要部に疎行列向け直接法のソルバー(MUMPS)を利用している．ハミルトニアン行列と重なり行列を入力し，最高占有準位など，指定準位の電子のエネルギーと波動関数の計算に応用可能である．
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。
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。
スケーリング則をデータに適用することで、臨界現象を特徴づける臨界指数等を自動的に決定する。ベイズ推定に基づく方法は柔軟であるため、臨界領域の全データを用いる事ができ、臨界指数などの推定能力は従来法に比べてかなり高い。
第一原理計算アプリケーションVASPに遷移状態計算機能を付加するパッチ・スクリプト群。化学反応素過程における反応経路や遷移状態の構造、エネルギー、反応速度を計算することができる。電荷を各原子に帰属させるBader解析プログラムも含まれている。
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。