계산화학 연구를 하고 있는데, 머신러닝 방법을 사용하고 싶지만 어떤 도구와 데이터셋을 선택해야 할지 모르겠고, 관련 프로젝트들이 여기저기 흩어져 있어서 찾는 데 번거롭다.

GitHub의 Best of Atomistic Machine Learning 이 선별된 컬렉션은, 원자 수준 머신러닝 분야의 오픈소스 프로젝트를 체계적으로 정리한 것으로, 이미 510개 이상의 프로젝트를 수록했다.

모든 프로젝트는 품질 점수에 따라 자동으로 랭킹되며, 23개의 카테고리를 다루고 있다. 분자동역학 포텐셜 함수부터 재료 발견, 데이터셋부터 시각화 도구까지, 한눈에 파악할 수 있다.

GitHub:
http://
github.com/JuDFTteam/best
-of-atomistic-machine-learning
…
카테고리에는 머신러닝 원자간 포텐셜, 범용 포텐셜 함수, 생성 모델, 언어 모델 등이 포함되며, 각 프로젝트마다 스타 수, 활성도, 적용 태그가 표시되어 있다.

만약 계산 재료나 분자 시뮬레이션 관련 머신러닝 연구를 하고 있다면, 이 정기적으로 업데이트되는 컬렉션은 북마크할 가치가 있다. 도구나 모델을 선택할 때 한 번 훑어보기만 해도 많은 시간을 절약할 수 있을 것이다.