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。
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。
局在基底・全電子計算法に基づく第一原理計算アプリケション。通常の全電子計算法(Full-potential LAPW法)に比べ、基底の数を減らしながらも精度を保つことにより、高速の電子状態計算が可能。コヒーレントポテンシャル近似(CPA)による不規則構造の計算ができ、相対論効果やLSDA+Uの取り扱いも可能。
平面波基底およびJoint DFT法に基づく第一原理計算アプリケーション。液体中の分子の電子状態計算に性能を発揮し、系が帯電している場合でも優れた収束性を有する。C++11で記述されており、CUDAによるGPU計算にも対応しているほか、CASINOと連携した拡散モンテカルロの計算にも対応している。
局在基底・全電子計算に基づくオープンソースの第一原理計算アプリケーション。full-potential LMTO法を用いることにより、通常の全電子法に比べて少ない基底数で高速の電子状態計算が可能となっている。LMTO-ASA法にあるような対称性の制限はなく、スピン分極やスピン軌道相互作用の取り扱いが可能である。
半経験的量子化学計算アプリケーション。分子動力学計算に力点が置かれており、OpenMP/MPIハイブリッド並列により、大規模計算機クラスターで効率よく並列計算を行うことができる。開発途上であるが、ソースコードはGPLライセンスで公開されている。
2成分相対論的量子化学理論に基づく電子状態計算パッケージ。重元素を含む化合物の計算に特化した種々の手法・アルゴリズムを実装。基底状態・励起状態のエネルギーから構造最適化、各種分子物性計算が利用可能。金属クラスターのような多数の重原子を含んだ化合物に対して、これまで困難であった高精度かつ効率的な量子化学計算が実行可能である。
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。
分子動力学法、量子・古典ハイブリッドシミュレーション、nudged elastic band法による化学反応経路探索、ポテンシャルパラメータフィッティングなどを行うアプリケーション群。分子動力学アプリケーションは種々の金属や半導体に対応した原子間ポテンシャルを含有しており、空間分割による並列計算に対応している。
巨大分子の構造モデリングのためのGUIプログラム。fumodelとfuplotの二つのプログラムからなる。前者はFMO in GAMESSの入力データ作成支援機能を含む。後者は、FMO計算結果をグラフ描画するためのソフトウェアである。