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。
CIF形式の結晶構造のデータファイルから第一原理計算アプリのインプットファイルの結晶構造部分を生成するツール。ABINITやQuantum Espresso、VASPなど様々な第一原理計算コードに対応している。
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。