◇ TorchMD-Netモデル TorchMD-Netは、TensorNetアーキテクチャ、自作分子データセット、学習済みチェックポイントの読み込み、分子動力学との連携を備えた、学習可能なニューラルネットワークポテンシャルをPyTorchモジュールとして実装します。 オープンソースPython 分子特性予測 · 計算化学
◇ DeePMD-kitモデル DeePMD-kit は、量子力学計算の参照データから Deep Potential 原子間モデルを学習・ファインチューニングし、推論や分子動力学シミュレーション用にエクスポートするためのツールキットです。 オープンソースPythonC++ 計算化学 · 材料探索
◇ Allegroモデル Allegro は NequIP の拡張として E(3) 等変原子間ポテンシャルを実装し、文書化された GPU 高速化オプションと、LAMMPS シミュレーション用の独立したプラグインを提供します。 オープンソースPython 計算化学 · 材料探索
◇ NequIPモデル NequIP は、E(3) 同変原子間ポテンシャルを構築するためのオープンソースフレームワークです。学習、事前学習済み基盤ポテンシャル、および ASE と LAMMPS との連携をサポートします。 オープンソースPython 計算化学 · 材料探索
◇ MACEモデル MACE は高次の等変機械学習原子間ポテンシャルを提供し、原子系データによる学習、構造の評価、事前学習済みモデルの利用やファインチューニングのワークフローを備えています。 オープンソースPython 計算化学 · 材料探索