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M-DaC

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

既知および予測される無機材料に関する計算情報についてのデータベースサイト。14万以上の物質データ(結晶構造、分子、バンド構造、状態密度、テンソル量(弾性体、誘電体、圧電体)、XANES、EXAFS、電荷密度)を掲載してい…続きを読む

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

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

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

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