量子化学

Rowanは、ウェブインターフェースとPython APIを通じて、量子化学、機械学習ポテンシャル、物性予測、タンパク質–リガンドワークフローを提供する分子計算用クラウドプラットフォームです。

計算化学 · 量子化学

DeePKS-kit は、量子化学のエネルギー汎関数の学習、post-HF モデルのテスト、および DeePHF と DeePKS のスキームによる自己無撞着計算を行うための Python ツールキットです。

量子化学

DeePTB は、深層学習による電子構造モデル向けの Python パッケージです。環境依存のタイトバインディングモデルと、等変なハミルトニアン、密度行列、重なり行列の表現を組み合わせています。

量子化学 · 材料探索

QML は、Fortran による表現、カーネル、ソルバーモジュールを備えた、アーカイブ済みの量子機械学習向け Python ツールキットです。以降の開発は qmllib に移行しています。

分子特性予測 · 量子化学

QCArchiveは、データベースを基盤とするサーバー、Pythonクライアント、および同一リポジトリで保守される計算ワーカーを通じて、量子化学計算の実行、保存、共有を支援します。

量子化学 · 科学データ

SPICE は、機械学習ポテンシャルの学習に利用できる量子力学的エネルギー、力、その他の分子特性を提供します。特に、医薬品様分子とタンパク質の相互作用に重点を置いています。

量子化学 · 科学データ

ANI-1 は、計算された非平衡分子配座を提供し、有機分子の座標とエネルギーを含む HDF5 ファイルにアクセスするための Python リーダーを備えています。

量子化学

DimeNetは、分子グラフ上の方向性メッセージパッシングに用いるDimeNetおよびDimeNet++の参照実装を提供し、学習ノートブック、テストセット予測ワークフロー、事前学習済みモデルを含みます。

分子特性予測 · 量子化学

SpookyNetは、電子自由度と非局所効果を含む力場を学習するものとして説明されているPython研究パッケージです。関連論文が引用されており、リポジトリのコードにはMITライセンスが適用されています。

分子特性予測 · 量子化学

PhysNetは、分子のエネルギー、力、双極子モーメント、部分電荷を予測するニューラルネットワークのTensorFlow実装です。設定可能なトレーニングワークフローとサンプルデータセットを備えています。

分子特性予測 · 量子化学

TorchANI は、ANI 系ニューラルネットワーク原子間ポテンシャルの開発、学習、利用を目的とした PyTorch ライブラリです。記述子の計算と推論には、オプションの C++ および CUDA 拡張を利用できます。

分子特性予測 · 量子化学

SchNetPack は、原子系ニューラルネットワークの構築と学習に用いる Python ツールキットです。SchNet および PaiNN 表現、量子化学的な物性出力、分子動力学コンポーネントを備えています。

分子特性予測 · 量子化学