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。
生体分子シミュレーションを行うオープンソースの分子動力学アプリケーション。京コンピュータを始めとした超高並列環境に対応しており、タンパク質や生体分子の分子動力学計算を高速で行う事ができる。全原子計算と粗視化モデル計算の両方に対応しており、レプリカ交換法などの拡張アンサンブル計算も可能。GPLライセンスで公開されている。
確率的グリーン関数法に基づいた経路積分モンテカルロ計算を行うアプリケーション。拡張ボーズハバード模型やハイゼンベルグ模型の、有限外場有限温度での計算が行える。JSON やYAML による簡便な入出力が可能。
機械学習のためのオープンソースライブラリ。ニューラルネットワークに基づく機械学習・深層学習に関する様々な機能を提供する。柔軟な記法により、単純なネットワークから多層ネットワークまで様々なタイプのニューラルネットを直感的にわかりやすく実装することができる。CUDAをサポートしており、GPGPU並列計算に対応している。
順問題ソルバーに対して探索アルゴリズムを適用して最適解を探すためのフレームワーク。バージョン1.0では、順問題ソルバーとして量子ビーム回折実験の全反射高速陽電子回折実験（Total-reflection high-energy positron diffraction, TRHEPD，トレプト）、探索アルゴリズムはNelder-Mead法、グリッド型探索法、ベイズ最適化、レプリカ交換モンテカルロ法が実装されている。順問題ソルバーはユーザ自身で定義することもできる。
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。
X線分光実験の解析を目的とした密度汎関数法に基づく第一原理計算アプリ。X線吸収端近傍構造(XANES), X線磁気円二色性(XMCD), 共鳴X線回折(RXD)などの理論予測およびデータへのフィットが可能。有限要素法による相対論的局所スピン密度近似(LSDA)計算を行い、LDA+U法やTD-DFT計算も可能。
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。
オープンソースのシミュレーション実行管理フレームワーク。計算したいシミュレータを登録することにより、実行時の情報（パラメータ、実行日時、ホスト、シミュレータのバージョン）と計算結果をデータベースに保存する。ジョブの実行や実行情報の閲覧は、ウェブブラウザから効率的に行うことができる。