公式サイト | https://github.com/yoshida-lab/XenonPy |
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公開度 | ★★★ |
ライセンス |
BSD 3-Clause License |
開発者 |
劉 暢(NIMS) 吉田亮(ISM) 小山幸典(NIMS) |
対応OS・利用環境 |
Python>=3.5, PyTorch>=0.4 |
関連サイト |
MateriApps: https://ma.issp.u-tokyo.ac.jp/app/1434 |
その他 |
外部リンク
関連アプリ バージョン: v0.6.7 |
XenonPy
マテリアルズインフォマティクスのための機械学習ツールが実装されたPythonライブラリ。組成・構造・RDKit記述子を用い材料記述子を算出するライブラリを提供している。記述子と目的とする特性との相関を捉えやすくするよう、記述子をヒートマップで可視化する機能も有している。また、様々な化合物物性を予測するため、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルが事前に用意されており、転移学習を行うフレームワークも提供されている。iqsprと組み合わせることで、欲しい特性を持つ未知物質の探索も可能となる。