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。
計算物理アプリ構築のためのオープンソースソフトウェア。量子モンテカルロ法などの多くの計算プログラムで必要となる共通のC++補助モジュールが整備されている。再利用可能なコード構築を補助し、複雑な計算科学アプリケーションの開発時間の短縮が可能。MPIおよびOpenMPの並列プログラミングにも対応している。
量子モンテカルロ法を用いたオープンソースの不純物ソルバ。不純物アンダーソン模型などの相互作用を有する不純物系の熱平衡状態を、混成展開による連続時間量子モンテカルロ法によって評価することができる。動的平均場理論のソルバーとして利用でき、多軌道動模型を取り扱うこともできる。MPIによる並列計算にも対応している。
固体から分子まで様々な多体系を高精度に取り扱える第一原理量子モンテカルロ法パッケージ。Jastrow相関因子にジェミナル/Pfaffian波動関数を組み合わせた試行波動関数を用いることで、高精度な変分計算を行うことが可能。構造最適化や第一原理分子動力学法も実行できる。
相互作用を有する量子系の数値計算のためのライブラリ集。現代的なプログラミング技法が用いられており、一般的な量子不純物問題や動的平均場理論などの計算をシンプルかつ効率的に実装することができる。C++とPythonによって記述されており、Jupyter Notebookを用いたチュートリアルも用意されている。
人工ニューラルネットワークを用いた原子間ポテンシャルに関連したソフトウェア。第一原理計算のエネルギーと物質の構造データからニューラルネットワークポテンシャルを生成できる。生成したポテンシャルはASEなどの分子動力学・モンテカルロシミュレーションに適用することもできる。
論文に掲載されている図から実験データを集めたオープンデータベース。熱電材料を中心にゼーベック係数や電気抵抗、熱伝導度などの熱電特性に関連したデータが主に掲載されている。
COMBO(COMmon Baysian Optimization)をもとに、主に物性分野の研究者をターゲットに開発された、高速でスケーラブルなベイズ最適化のためのPythonライブラリ。あらかじめリストアップした候補パラメータから目的関数値が最大と考えられる候補を機械学習による予測をうまく利用することで選定できる。scikit-learn 等のスタンダードなベイズ最適化の実装よりも、多くのデータを扱うことができる。
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。
OpenMX Viewer (Open source package for Material eXplorer Viewer) は結晶構造や分子構造を可視化するウェブベースのGUIプログラムです。OpenMX Viewerのウェブサイト上にcifファイルやOpenMXのインプットファイルをドラッグ＆ドロップするだけで構造を可視化することができます。
xyz, cif, OpenMX input/output の他に、構造最適化やMolecular dynamicsの結果を保存したmdファイルを読み込みアニメーションを再生したり、cubeファイルから3次元等値面を可視化したりすることができます。