有効模型をベイズ最適化を用いて有効模型を導出するツール(BEEMs =Bayesian optimization tool of Effective Models )。
与えられたハミルトニアンから磁化曲線を求める順問題ソルバーとして、量子格子模型ソルバーHΦが使われている。ターゲットの磁化曲線と計算で得られた磁化曲線の差がコスト関数として用いられ、ベイズ最適化ライブラリPHYSBOによって、コスト関数を最小にするよう次の候補ハミルトニアンが提案される。
Transcorrelated（TC）法を用いた第一原理計算のためのオープンソースソフトウェア。Jastrow相関因子による電子相関をTC法に基づいて取り込んだ電子状態計算を行える。Quantum ESPRESSOで得られた電子状態を初期状態に設定することも可能。
ChemSpiderは、1億を超える構造、物性、および関連情報への高速アクセスを提供する無料の化学構造データベースで、Royal Society of Chemistryが運営している。
ChemSpiderは、何百もの高品質なデータソースから化合物を統合しリンクすることで、オンライン検索で自由に利用できる化学データを多様なデータソースから簡単に見つけることができる。また、ユーザーはwikipediaのようにデータを追加したり管理したりすることが可能。一方でRoyal Society of Chemistryによる手動キュレーションによって継続的にデータ品質の向上が行われている。
第一原理計算データベースOpen Quantum Materials Databaseに対応したPythonライブラリ。結晶構造や相図などの解析ツールの他に、VASPを使った自動計算機能も備えている。
米国立衛生研究所(NIH)の下で2004年より運用され始めた化学物質データベース。小さな分子を主に対象としているが、脂質やペプチドなどの大きな分子のデータも収集されている。構造や物性、毒性などの化合物の性質だけでなく特許や文献情報も含んださまざまな情報を調べることが可能。WebブラウザやPUG REST APIを介したアクセスだけでなくFTPサイトからのデータのダウンロードにも対応している。
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。
文献から化学物質の情報を自動抽出するPythonツール。英語で書かれた論文などから自然言語処理アルゴリズムに基づき、物質名とそれに関連した融点やスペクトルなどの物性情報を抽出できる。
物質科学計算に特化した結晶構造の探索と特性予測のための高効率なフレームワーク。主に密度汎関数理論に基づく計算のセットアップ、実行、結果の解析を自動化することができる。数百万以上の結晶構造のデータを提供しており、材料探索のため高スループット計算に利用可能。さまざまなDFTコード（VASP, Quantum ESPRESSOなど）とのインターフェイスも用意されている。
タンパク質の立体構造を予測するためのAIシステム。タンパク質の一次配列（アミノ酸配列）からその三次元構造（折りたたみ構造）を予測することが可能。過去の数十万のタンパク質構造データベースを学習し、DeepMindを基盤とするディープラーニング技術を活用して、新しいタンパク質のアミノ酸配列からその立体構造を予測する。