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Kinzoku

Kinzoku（金属材料データベース）は、金属の引張特性、クリープ特性、クリープ破断特性、疲労特性や、その密度、弾性係数、ポアソン比、硬さ、靭性を収録しているデータベース。NIMSが提供する物質・材料データベースMatN…続きを読む

KNIMEは、オープンソースのデータ分析および機械学習プラットフォームであり、ビジュアルプログラミングを用いた直感的なワークフロー設計を可能にする。プログラミング不要でデータの前処理、統計解析、機械学習、可視化を統合的に…続きを読む

Kokkosは、高性能計算（HPC）向けに開発された並列プログラミングフレームワークであり、CPU、GPU、アクセラレータなど異なるアーキテクチャに対して単一のC++コードで最適な並列計算を実行できる。Kokkos::V…続きを読む

LAMMPSは、大規模並列計算に特化した古典分子動力学（MD）シミュレーションのためのオープンソースソフトウェアである。サンディア国立研究所によって開発され、ナノ材料、高分子、金属、半導体、流体など幅広い物質系のシミュレ…続きを読む

計測装置によって出力されるデータから実験の条件や資料情報等のメータデータを自動抽出し、可読性の高いXMLファイルへと変換するツール。X線回折法（XRD：株式会社リガク）、X線光電子分光法（XPS: アルバック・ファイ株式…続きを読む

Magndataは、磁気構造データの管理と共有を目的としたデータベースであり、結晶学および磁性物質の研究者が利用するものである。実験結果や理論計算から得られた磁気構造データを登録し、結晶構造、磁気構造、物質名、化学式など…続きを読む

Mapieは、Scikit-learn互換のPythonパッケージであり、回帰および分類モデルにおける予測の不確実性を定量化するためのコンフォーマル予測手法を提供する。モデルに依存しない汎用的なアプローチを採用しており、…続きを読む

MAST-ML（Materials Simulation Toolkit for Machine Learning）は、材料研究向けの教師あり学習ワークフローに焦点を当てたオープンソースPythonツールキットである。デ…続きを読む

Materials Cloudは、計算物質科学の研究成果を公開・共有し、再現可能な科学を推進するために設計されたオープンプラットフォームである。スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）を拠点とする研究グループにより開発…続きを読む

Materials Commonsは、実験材料科学におけるデータの保存、共有、再利用、再現性の確保を目的としたオープンプラットフォームである。ミシガン大学を中心に開発され、材料の合成、加工、特性評価といった実験プロセスを…続きを読む