拡散モンテカルロ法に基づくオープンソースの電子状態計算アプリケーション。他の第一原理計算/量子化学計算パッケージで行った電子状態計算の結果を用いて、結晶や分子の高精度電子状態計算を行う。計算コストはかかるものの、各種の物理量を非常に高精度で求めることができる。効率のよい並列計算が可能で、超高並列計算にも対応。
結合クラスター法に基づく量子スピン系の計算を行うオープンソースアプリケーション。量子スピン系の基底状態を適当なモデル波動関数と演算子の積で近似し、演算子を計算する問題に帰着させる。様々な形状の2次元、3次元の量子スピン系の波動関数、基底エネルギーの計算が可能。
第一原理計算や古典MDプログラムを利用した、結晶構造探索ツール。結晶の組成を与えるだけで、結晶構造の生成から探索までを自動で行う。ver0.6.1では探索アルゴリズムとして、ランダムサーチ、ベイズ最適化およびLAQAが使用可能となっている。VASPやQuantum ESPRESSO、LAMMPSとのインターフェースを備えている。
多粒子系の可視化を行うオープンソースアプリケーション。分子動力学計算で得られた粒子配置やポテンシャルエネルギーなどの3次元スカラー量の情報を、グラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)やコマンドラインによる操作で比較的容易に可視化することができる。多様な粒子種や回転楕円体の表示オプションがあり、粒子間ボンド形成の可視化も可能。
ScaLAPACKの行列積演算pdgemm, pzgemm をGPUで計算するライブラリ．
機械学習で使われるベイズ最適化のPythonライブラリ。データ数に対して線形に計算コストが増大するので、大きな特徴空間でベイズ最適化を行うことが可能。ハイパーパラメータは第二種最尤推定に基づいてデータから自動的に学習される。
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。