list | Page 2 of 2 | MatDaCs

Matlantis

Matlantisは、最先端の深層学習技術を取り入れたNeural Network Potential（NNP）を基盤とした原子レベルシミュレータである。従来の物理に基づく原子シミュレーションの計算コストの課題を、深層学…続きを読む

Matminerは、データ駆動材料探索を加速するオープンソースPythonライブラリである。利用しやすいデータセット、データ取得ユーティリティ、特徴量化（featurizer）のカタログを統合し、組成や構造データから機械…続きを読む

NIMS 物質・材料データベース (MatNavi)は、十数種類の材料データベースで構成された統合データベースシステム。 2023年2月現在、基礎物性データベース(PolyInfo、AtomWork、CPDDB、Comp…続きを読む

MatVocExploreは、NIMSの材料語彙MatVocに登録された語彙を辞書別の階層構造で一覧表示し、語彙ラベルで検索してQID（語彙ID）等の情報を参照できる語彙閲覧サービスである。…続きを読む

MatWeb は、材料の選定や比較のためにエンジニアや科学者によって広く利用されている、材料物性の包括的なオンラインデータベースである。金属、プラスチック、セラミックス、複合材料を含む18万種類以上の材料に関する検索可能…続きを読む

Materials Data Repositoryは、文献や学会発表資料および付随する材料データなどを収集・公開しているデータリポジトリ。利用者は試料・装置・手法などの情報や収録データ全文から、必要とする文献やデータを検…続きを読む

物質・材料研究機構（NIMS）が開発した材料性能を予想するソフトウェア。材料の組成、形状、実験条件を入力する事で構造、特性（物性値等の材料の性質）、性能（材料の寿命など、応用面に着目した性質）を一度に予測する事が可能とな…続きを読む

MODNet（Material Optimal Descriptor Network）は、組成あるいは結晶構造から材料物性を予測する教師あり学習フレームワークである。matminerによる特徴量生成と、相互情報量に基づく…続きを読む

MoleculeNetは、分子特性に焦点を当てた機械学習手法のベンチマークとして設計されており、分子機械学習の進展を目指している。数多くのデータセットが収集・整理されており、さまざまな特徴化技術や過去のアルゴリズムを実装…続きを読む

MPDS(Materials Platform for Data Science)は、材料科学における実験的物性データを体系的に収集・構造化し、機械学習や材料設計への応用を目的として開発された商用データベースである。熱物…続きを読む