AI GitHub リポジトリの最高の場を見つける — 個人用AIアシスタントやワークフロー自動化プラットフォームから、機械学習フレームワーク、オープンソースのコーディングエージェント、モデル定義ツールまで、開発者が日常のタスクを効率化するためのリソースを見つける場です: インテリジェントアシスタントを構築したり、ワークフローを自動化したり、機械学習モデルを開発したり、ソースコードのコラボレーションを管理したりします。 AI エージェントビルダー, AIモデルとLLM, AI コーディングアシスタント, 機械学習プラットフォーム と MLOps・モデルデプロイ などのカテゴリーにわたる 12 件のAI GitHub リポジトリをご覧ください。
12 件のツール
AI GitHub リポジトリ
科学研究とエージェントワークフローのために設計されたオープンソースのデスクトップアプリケーションです。Python/Rの実行をサポートし、拡張可能なスキルを提供し、macOS、Windows、Linux全体で追跡可能な成果物を用いた再現可能な研究を保証します。オープンサイエンスAIワークベンチは、科学研究とエージェントワークフローのために設計されたオープンソースのデスクトップアプリケーションです。Python/Rの実行をサポートし、拡張可能なスキルを提供し、macOS、Windows、Linux全体で追跡可能な成果物を用いた再現可能な研究を保証します。
コーディングと開発で第149位AI GitHub リポジトリ
大規模言語モデルを使用して複雑な化学タスクを解決するために設計されたオープンソースパッケージです。Langchainで構築され、RDKitやPubchemなどのデータベースなどのツールを統合しています。分子量計算や反応予測などのタスクを実行できます。このプロジェクトはGitHubとHugging Faceで利用できます。ChemCrowは、大規模言語モデルを使用して複雑な化学タスクを解決するために設計されたオープンソースパッケージです。Langchainで構築され、RDKitやPubchemなどのデータベースなどのツールを統合しています。分子量計算や反応予測などのタスクを実行できます。このプロジェクトはGitHubとHugging Faceで利用できます。
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物理情報ニューラルネットワーク（PINN）は、非線形偏微分方程式で記述される物理法則を尊重することにより、教師あり学習タスクを解決します。データ駆動型の解法と偏微分方程式の発見を可能にし、物理的制約を自然にエンコードする関数近似の新しいアプローチを提供します。
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一次アミノ酸配列から直接3Dタンパク質構造を生成する高解像度のde novoタンパク質構造予測ツールです。推論時のGRAM削減に大きく貢献し、macOSでのApple Siliconアクセラレーションにも対応しています。OmegaFoldは、一次アミノ酸配列から直接3Dタンパク質構造を生成する高解像度のde novoタンパク質構造予測ツールです。推論時のGRAM削減に大きく貢献し、macOSでのApple Siliconアクセラレーションにも対応しています。
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タンパク質に結合する低分子の3D構造を予測するための幾何学的深層学習モデルです。受容体の結合位置とリガンドのポーズの両方に対して、高速な直接ショット予測を提供し、従来のメソッドを大幅にスピードアップします。創薬および構造生物学研究に最適です。EquiBindは、タンパク質に結合する低分子の3D構造を予測するための幾何学的深層学習モデルです。受容体の結合位置とリガンドのポーズの両方に対して、高速な直接ショット予測を提供し、従来のメソッドを大幅にスピードアップします。創薬および構造生物学研究に最適です。
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プロパティ予測や結合ポーズ予測などの様々な下流タスクに対応する、汎用的な3D分子表現学習フレームワークです。Uni-Mol+、Uni-Mol Tools、Uni-Mol Docking V2、Uni-Mol2を含み、スケーラブルな事前学習済みモデルと、分子タスク向けの使いやすいラッパーを提供します。Uni-Molは、プロパティ予測や結合ポーズ予測などの様々な下流タスクに対応する、汎用的な3D分子表現学習フレームワークです。Uni-Mol+、Uni-Mol Tools、Uni-Mol Docking V2、Uni-Mol2を含み、スケーラブルな事前学習済みモデルと、分子タスク向けの使いやすいラッパーを提供します。
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高精度な中範囲全球気象予報のためのAIベースシステムです。3Dニューラルネットワークと階層的時系列集約戦略を採用し、従来の数値気象予報手法よりも高い精度と大幅な高速化を実現しています。Pangu-Weatherは、高精度な中範囲全球気象予報のためのAIベースシステムです。3Dニューラルネットワークと階層的時系列集約戦略を採用し、従来の数値気象予報手法よりも高い精度と大幅な高速化を実現しています。
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Google DeepMindのGNoMEは、新しい無機結晶の発見を加速する深層学習ツールです。材料の安定性を予測し、バッテリーや超伝導体などの将来技術に安定して利用可能な数百万もの新規化合物を特定します。
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高速かつ高精度な機械学習原子間ポテンシャルを提供するPythonライブラリです。高度な材料科学シミュレーションのために、高次の等変メッセージパッシングを利用しています。このツールは、トレーニング、評価をサポートし、材料科学や有機化学を含む様々なアプリケーション向けの事前学習済み基盤モデルを提供します。MACEは、高速かつ高精度な機械学習原子間ポテンシャルを提供するPythonライブラリです。高度な材料科学シミュレーションのために、高次の等変メッセージパッシングを利用しています。このツールは、トレーニング、評価をサポートし、材料科学や有機化学を含む様々なアプリケーション向けの事前学習済み基盤モデルを提供します。
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MEGNetフレームワークは、結晶および分子の機械学習のために設計されたAIモデルです。温度や圧力などの状態変数を組み込み、転移学習を可能にし、化学的傾向を抽出します。このフレームワークは、オープンソースのコードとデータを提供することで、材料科学におけるデータサイズや解釈可能性といった機械学習の限界に対処します。
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Crystal Graph Convolutional Neural Networks (CGCNN) は、結晶構造から材料の特性を予測するために設計されたAIモデルです。ユーザーはカスタムモデルをトレーニングしたり、事前トレーニング済みのバージョンを利用して特性予測を行ったりでき、材料科学の研究開発に強力なツールを提供します。
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薬剤発見、量子化学、材料科学、生物学のために深層学習を民主化することを目的としたオープンソースのAIフレームワークです。これにより、これらの分野での研究開発を促進するためのツールとライブラリが提供されます。DeepChemは、薬剤発見、量子化学、材料科学、生物学のために深層学習を民主化することを目的としたオープンソースのAIフレームワークです。これにより、これらの分野での研究開発を促進するためのツールとライブラリが提供されます。
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