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。
クラスター展開法を用いた合金モデリング解析のためのプログラムライブラリ。他の電子状態計算ライブラリによって評価した合金系のエネルギーを入力として用い、第一原理計算の精度を損なうことなく原子配置効果を評価する。基底状態の構造、熱力学量の評価、平衡状態図、温度による不規則化などを高い精度で計算する事が可能。
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深層学習に関する様々な機能を提供する。特に画像認識の処理を得意としており、サンプルコードが充実しているほか、学習済みモデルがCaffe Model Zooで公開されている。C++による実装のため高速で動作する。
密度行列最適化手法に基づくオーダーN法第一原理計算プログラム。計算コスト（メモリ量・演算量）が計算する系の含む原子数Nに比例する計算法（オーダーN法）を用いているため、数十万原子以上を含む超大規模系に対しても電子状態計算による構造最適化や分子動力学が可能。また並列化効率が高く、超並列計算にも対応。
相関物質の電子状態を研究するための大規模並列計算パッケージ。quasiparticle self-consistent GW法と動的平均場近似(DMFT)に基づいたパラメータフリーの第一原理計算をすることができる。
密度汎関数理論に基づく第一原理計算アプリケーション(DFTコード)の入力ファイル作成の補助ツール。系の原子構造を3次元コンピュータグラフィックス(3DCG)によって視覚的に確認しながら、基本的な計算パラメータをグラフィカルユーザーインターフェース(GUI) で調整し、多種のDFTコードの入力ファイルを作成できる。DFTコード間の入力ファイルの変換も可能。
擬ポテンシャル法と平面波基底に基づくオープンソースの第一原理分子動力学アプリケーション。密度汎関数法およびカー・パリネロ法による精度の高い分子動力学法を実装する。分子動力学計算の他に、構造最適化、ボルン・オッペンハイマー分子動力学、経路積分分子動力学、応答関数、QM/MM法、励起状態計算なども可能。
NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer）のための量子アルゴリズムの作成、操作、最適化を簡単に行うことが可能なPythonフレームワーク。Googleが提供しているXmonアーキテクチャの量子プロセッサのためのシミュレータも実装されている。
化学組成の情報から安定・準安定構造を予測するアプリケーション。VASP, CASTEP, Quantum Espresso, GULP, SIESTA, CP2kなどの第一原理計算アプリケーションの計算結果から、粒子群最適化により構造予測を行う。結晶構造に加えて、クラスタや表面などへも応用されている。
擬ポテンシャル法および全電子計算法に対応したオープンソースの第一原理計算ライブラリ。基底としては、ガウス基底、平面波基底、およびそれらの混合基底を用いることができ、大規模並列計算および線形スケーリングに重きをおいた開発が進められている。密度汎関数法やハートリー・フォック法を初めとする、種々の第一原理計算手法に対応する。