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。
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。
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。
原子局在ガウス基底と擬ポテンシャル法に基づく第一原理計算アプリケーション。ハートリー・フォック法、密度汎関数法、半経験的ポテンシャル法などに対応する。Unix/Linuxで実行可能であり、Windows用のGUIも提供する。有料かつバイナリ配布であるが、試用版も提供されている。
ChemSpiderは、1億を超える構造、物性、および関連情報への高速アクセスを提供する無料の化学構造データベースで、Royal Society of Chemistryが運営している。
ChemSpiderは、何百もの高品質なデータソースから化合物を統合しリンクすることで、オンライン検索で自由に利用できる化学データを多様なデータソースから簡単に見つけることができる。また、ユーザーはwikipediaのようにデータを追加したり管理したりすることが可能。一方でRoyal Society of Chemistryによる手動キュレーションによって継続的にデータ品質の向上が行われている。
原子の多重項計算に基づくX線スペクトル解析を行うアプリケーション。結晶場や電荷移動の効果を取り入れて遷移金属原子・希土類原子の多重項計算を行い、理論値と実験データの比較およびフィッティングによるパラメータの決定を行う。グラフィカルユーザーインターフェース(GUI)が充実しており、種々の操作は直感的に行うことができる。
擬ポテンシャル法と平面波基底を用いた第一原理計算パッケージ。広範な物理系に対して密度汎関数理論に基づく電子状態計算を行うことができ、構造最適化・励起状態解析が可能。触媒反応や相図計算など、多くの物理現象を取り扱うことができる。有償であるが、世界的に多くのユーザーを有する。
有償の分子モデリング、可視化アプリケーション。定番の分子構造エディタであるChemDrawが同梱されており、化学構造式からのモデリングも可能。分子力学計算による構造最適化・分子動力学の機能の他、MOPAC, Jaguar, GAMESS, GaussianのGUI機能も持ち、分光学的な解析も可能。上位パッケージのChemBioOfficeやChemOfficeにも含まれている。