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。
第一原理計算を再現する機械学習モデルを訓練し、 不規則系での統計熱力学サンプリングを高速に実行するためのソフトウェアフレームワーク。金属や酸化物合金などの多成分固体系に重点を置いて開発されている。現在は、Quantum Espresso、VASPおよびOpenMXをエネルギー計算器として、ニューラルネットワークポテンシャルとしてaenetを使用することができる。
CIFファイルに記載された原子のサイト占有率に基づいて、指定したスーパーセルでの結晶構造を求めるpythonツール。対称性の観点から非等価な結晶構造を網羅的かつ過不足なく求められる。コマンドラインツールとしても他のPythonスクリプト上のモジュールとしても利用できる。
原子間の磁気的有効相互作用（交換相互作用やジャロシンスキー・守谷相互作用）を、ワーニエ関数やLCAO計算に基づく第一原理ハミルトニアンから自動計算するためのpythonパッケージ。Wannier90やSiesta, OpenMXで計算されるハミルトニアンを利用することができる。Vampireなどの磁気構造シミュレーターの入力ファイルも生成できる。
第一原理電子状態計算のプレ・ポスト処理用pythonライブラリ。バンド構造を第一原理計算するためのk点経路の自動生成や、原子種や軌道の寄与度を重ねたバンド構造および状態密度プロットの生成、スピンテクスチャやフェルミ面の可視化、バンドのunfoldingなどが可能。
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任意の構造に対して評価するためのツール群を提供する。LAMMPSと組み合わせることで分子動力学計算も実行可能。
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。
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。
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。