擬ポテンシャル法と平面波基底を用いた第一原理計算ライブラリ。金属、半導体、酸化物、表面・界面など広範な対象に対して、バンド計算・電子状態計算を高精度で行うことができる。出入力の補助ツール・可視化プログラムが整備されているほか、OpenMP・MPI・GPGPUに対応しており京コンピュータを含む超高並列型計算機で利用可能。
実空間差分法と擬ポテンシャル法を用いた第一原理計算プログラム。表面・界面やクラスタ、ナノ構造などの結晶の周期性がない系において高速・高精度の電子状態計算を行うことができる。ナノ構造の半導体デバイスや表面・界面反応などの大規模計算が可能であり、半無限境界条件下での輸送特性計算や空間分割法による超高並列計算も可能。
非経験的量子化学計算を行う有償のアプリケーション。RI近似の導入により電子状態計算が高速化されており、基底状態だけではなく励起状態をfull RPA、TDDFT、CIS(D)、CC2、ADC(2)など様々な精度の方法論により計算できる。赤外分光、可視・紫外分光、ラマン分光、円二色性スペクトルなどの分光データの評価が可能。
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。
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。