はじめに

最近、機械学習を用いた構造探索アルゴリズムとプログラムが数多く開発されています。私がよく見たり聞いたりするプログラムを以下にリストアップします。機械学習ポテンシャルの記事と重複があるかもしれませんし、ほとんどのプログラムはMateriAppsで紹介されているのではないかと思います。

USPEX

https://uspex-team.org/en
言わずと知れた遺伝アルゴリズムを用いた構造探索プログラム

CALYPSO

http://www.calypso.cn
Particle swarm optimizationによる構造探索プログラム

CrySPY

https://github.com/Tomoki-YAMASHITA/CrySPY
https://tomoki-yamashita.github.io/CrySPY_doc/
ベイズ最適化を利用した構造探索プログラム

GA in ASE

https://wiki.fysik.dtu.dk/ase/ase/ga/ga.html
ASEに含まれる遺伝的アルゴリズムによる構造探索

GOFEE

http://grendel-www.cscaa.dk/mkb/index.html
Bjork Hammerグループで開発されているガウス過程回帰と遺伝アルゴリズムを用いた探索プログラム

AGOX

https://gitlab.com/agox/agox
https://agox.gitlab.io/agox/
上記GOFEEの発展版のようで、GOFEEに加えてランダム、Basin-hopping、遺伝アルゴリズムなどの構造探索も含まれています。開発はこちらに完全に移行しているように見えます。

BOSS

https://gitlab.com/cest-group/boss
https://cest-group.gitlab.io/boss/index.html
Milicia TorovaとPatrik Rinkeのグループで開発されているベイズ最適化に基づいた構造探索プログラム

まとめ

構造最適化手法とプログラムは今後も増え続けて行くことが予想されます。系に応じて使用、あるいは自分で作成するのが良いでしょう。このリストは今後も更新されていくと思います。