機械学習/原子間力ポテンシャル

# はじめに
最近、機械学習ポテンシャルが多くの研究で使われるようになり、ポテンシャル作成のコードやインターフェースなどが数多く公開されています。数が多すぎて全てを網羅することはできませんでしたが、一部のプログラムのリストを作ってみました（随時更新）。

# ポテンシャル作成プログラム

## ニューラルネットワークポテンシャル

- [RuNNer](https://www.theochem2.ruhr-uni-bochum.de/tc/software/runner.html.en)
Jorg Behlerグループで開発されているニューラルネットワークポテンシャル作製プログラム（[マニュアル](https://theochemgoettingen.gitlab.io/RuNNer/1.3/)）

- [aenet](http://ann.atomistic.net/) [(GitHub)](https://github.com/atomisticnet/aenet)
Nongnuch ArtrithとAlexander Urbanを中心に開発されているニューラルネットワークコード

- [aenet-PyTorch](https://github.com/atomisticnet/aenet-PyTorch)
GPU対応の拡張版aenet

- [n2p2](https://compphysvienna.github.io/n2p2/)
Andreas Singraberが開発しているニューラルネットワークポテンシャル作製プログラム。RuNNerと密接に関連しているようです。LAMMPSとのインターフェースも含まれています。

- [FLAME](http://flame-code.org/) [(GitHub)](https://github.com/flame-code/FLAME)
Max Amslerが中心となって開発されているプログラム。ポテンシャル作成にとどまらない機能が含まれています。

- [PANNA](https://gitlab.com/PANNAdevs/panna)
Emin Küçükbenliらが開発しているニューラルネットワークポテンシャル作製プログラム

- [PyAMFF](https://pyamff.gitlab.io/pyamff/index.html)
UT AustinのHenkelman groupで開発されているニューラルネットワークポテンシャル作成プログラム

- [AMP](https://amp.readthedocs.io/en/latest/) [(Bitbucket)](https://bitbucket.org/andrewpeterson/amp/src/master/)
Brown UniversityのPeterson groupで開発されているニューラルネットワークポテンシャル作成プログラム

- [MAISE](https://maise.binghamton.edu)
Binghamton Universityで開発されているニューラルネットワークポテンシャル作成および構造探索プログラム

- [DeePMD-kit](https://github.com/deepmodeling/deepmd-kit)
Weinan Eを中心としたグループによって開発されているニューラルネットワークポテンシャル生成プログラム

- [SIMPLE-NN](https://github.com/MDIL-SNU/SIMPLE-NN_v2)
Seoul National UiversityのMaterials Data & Informatics Laboratory（Seungwu Han）において開発されているニューラルネットワークポテンシャル生成プログラム

## グラフニューラルネットワーク

- [NequIP](https://github.com/mir-group/nequip)
Boris Kozinskyのグループで開発されているグラフニューラルネットワークに基づく機械学習ポテンシャル作成プログラム
- [Allegro](https://github.com/mir-group/allegro?tab=readme-ov-file)
NequIPの拡張版プログラム

- [gracemaker](https://gracemaker.readthedocs.io/en/latest/)
Ruhr-Universität BochumのRalf Drautzグループで開発されているGraph Atomic cluster expansionポテンシャル作成のためのプログラム

- [SevenNet](https://github.com/MDIL-SNU/SevenNet)
Seoul National UniversityのMaterials Data & Informatics Laboratory（Seungwu Han）において開発されているグラフニューラルネットワークポテンシャル生成プログラム

## ベイズ力場

- [FLARE](https://github.com/mir-group/flare)
Harvard UniversityのBoris Kozinskyグループで開発されているガウシアン過程回帰を用いた機械学習ポテンシャル（ベイズ力場）作製プログラム

## Gaussian approximation potential

- [GAP](https://libatoms.github.io/GAP/)

## 古典力場

- [DFTFIT](https://github.com/costrouc/dftfit)
DFTデータから様々な古典力場を作製するプログラム

## 未分類

- [Schenetpack](https://github.com/atomistic-machine-learning/schnetpack)
- [MACE](https://github.com/materialsvirtuallab/m3gnet?tab=readme-ov-file) ([Documentation](https://mace-docs.readthedocs.io/en/latest/))
- [MACE-MP models](https://github.com/ACEsuit/mace-mp)
- [G3Mnet](https://github.com/materialsvirtuallab/m3gnet?tab=readme-ov-file)
- [Materials Graph Library](https://matgl.ai) [(Tutorial)](https://matgl.ai/tutorials)
- [Spatial density neural network force fields (SDNNFF)](https://journals.aps.org/prb/abstract/10.1103/PhysRevB.102.035203)
- [Matlantis](https://matlantis.com/)
Preferred Computational Chemistry Inc.によって開発された機械学習ポテンシャルであるPreferred potentialを用いたシミュレータ。

# 機械学習ポテンシャルを使えるプログラム

- [LAMMPS](https://www.lammps.org/)
- [QUIP](https://libatoms.github.io/QUIP/)
- [PIMD](https://ccse.jaea.go.jp/software/PIMD/index.en.html)
- [Tinker](https://dasher.wustl.edu/tinker/) (w/ aenet)

# 原子間力ポテンシャルデータベース

## ニューラルネットワークポテンシャル

- [Advance/NeuralMD](https://www.nanolabo.advancesoft.jp/forcefield/)
[AdvanceSoft](https://www.advancesoft.jp)社によって作成されたニューラルネットワークポテンシャルのデータベース。Creative Commons Attribution 4.0 License (CC BY)の元で公開されています.
- [CHGnet](https://github.com/CederGroupHub/chgnet/tree/main)
[Materials Project](https://next-gen.materialsproject.org/)のGGA/GGA+Uのデータを元に作成されたグラフニューラルネットワークポテンシャル。ポテンシャルだけではなく、構造最適化や分子動力学シミュレーションも実行可能なようです。

# 古典力場

- [Grappa](https://github.com/graeter-group/grappa)
Frauke Gräterのグループによって開発された、機械学習により生成された古典分子力場（https://doi.org/10.1039/D4SC05465B）