ClimateLearn：气候数据与机器学习的基准 Python 库
气候机器学习基准库
ClimateLearn 是 UCLA 机器学习组于 2023 年发布的 Python 库，以标准化、简洁的方式提供气候数据集、基线模型与评测指标，支持统计降尺度与时序预测的规模化基准测试。代码以 MIT 开源。
新 MIT 气候机器学习基准
工具 / 框架
求解器、训练框架、后处理与可视化工具
20 条资源
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GROMACS
生物分子分子动力学
专注于生物分子（蛋白质、脂质、核酸）的高性能分子动力学包，以极致并行与向量化著称，是结构生物学与药物设计中经典 MD 的主力，也常作为生成训练数据的引擎。
新 LGPL-2.1 分子动力学生物分子蛋白质
JAX
可微数值计算框架
Google 开源的 NumPy 风格数值计算库，以 XLA 编译、自动微分与函数式变换（grad / jit / pmap / vmap）为核心，是 JAX-CFD、JAX-Fluids 等物理 AI 可微求解器与神经算子研究的底层算力。
新 Apache-2.0 自动微分XLA数值计算
LAMMPS
分子动力学与多体仿真
Sandia 主导的开源分子动力学与粒子仿真器，支持从原子、介观到连续介质的多尺度模型与大量力场/势函数，是材料、化学与生物分子模拟的主力工具，也是 MLIP 训练与验证的常见基线。
新 GPL-2.0 分子动力学多体仿真力场
NVIDIA Warp
可微 GPU 仿真框架
NVIDIA 开源的 Python 框架，把普通 Python 函数 JIT 编译为 CPU/CUDA 原生核，且每个核自动生成可微反向版本，可让梯度穿过整段物理仿真——是 Isaac Lab、Newton 等机器人/物理学习栈的底层算力。
新 Apache-2.0 可微仿真GPUJIT 编译
PyTorch Geometric (PyG)
图神经网络框架
基于 PyTorch 的图神经网络库，提供图卷积、图注意力、消息传递等丰富算子与主流数据集/采样器，是分子、材料晶体与物理系统图表示学习（如 GNN 势、分子性质预测）的事实标准工具。
新 MIT 图神经网络GNNPyTorch
Taichi Lang
物理仿真 DSL
面向高性能计算的 Python 嵌入式 DSL，把 Python 写成并行、自动微分的核函数，内置 MPM / SPH / FEM 等物理仿真前端，是科研与原型期实现可微物理仿真的常用工具。
新 Apache-2.0 物理仿真可微编程DSL
CompFlowLab：用于可压缩流数据驱动模型开发的 Python 环境
流体/CFD
CompFlowLab 是面向可压缩流数据驱动建模的 Python 环境，可模拟激波、火焰和爆轰波等多组分反应流问题。
见LICENSE文件 可压缩流数据驱动建模化学反应流
PDE-OBS 偏微分方程模型
通用科学ML/ScientificML
提供PDE-OBS偏微分方程模型资源，面向基于偏微分方程的物理建模与科学计算场景。
见LICENSE文件 偏微分方程科学机器学习模型资源
AstroGenesis：面向天体物理研究的多智能体AI框架
天体物理/Astrophysics
面向Blazar天体物理研究，融合文献检索、多波段数据访问分析与理论建模的多智能体AI框架。
见LICENSE文件 天体物理多智能体AIBlazar研究
InternS1-Mini 上下文条件化分子转移模型
量子/化学
基于 InternS1-Mini 的上下文条件化分子转移模型，针对药物性肝损伤（DILI）相关分子转化任务设计，用于化学反应预测与药物发现。
见LICENSE文件 分子转移药物发现化学反应预测
分子转移模型：上下文条件化分子转移（ Carcinogens 场景）
科学ML
基于深度学习的上下文条件化分子转移模型，针对致癌物场景实现分子结构的条件化迁移与生成，助力化学发现研究。
见LICENSE文件 分子转移化学发现分子生成
NTBuilder：任意二维晶体纳米管通用构建工具及2000万结构目录
材料
提出任意二维晶体卷曲构管的一般性数学理论，实现为开源软件NTBuilder，提供桌面与网页界面，附带2000万纳米管结构目录。
见LICENSE文件 纳米管二维晶体材料发现
Warp-Geo：面向动态边界仿真与形状优化的可微几何表示框架
通用科学ML
Warp-Geo 提供 GPU 加速的可微分几何表示框架，从复杂三维点云重建符号距离场并计算曲面法向量，支持基于梯度的形状优化。
见LICENSE文件 可微几何符号距离场形状优化
NVIDIA Earth-2：AI驱动的天气决策平台
流体/CFD
NVIDIA Earth-2利用AI大气模型与观测数据集成，为能源等天气敏感行业提供高分辨率天气预报与决策支持服务。
见LICENSE文件 天气预报大气建模AI气象
宇树UnifoLM-WLA-1.0通用人形机器人基础模型
具身智能/机器人大模型
宇树科技发布6B参数通用具身智能模型UnifoLM-WLA-1.0，约2500小时真机训练，在具身推理领域取得7项开源SOTA。通过半群数据增强从单条轨迹挖掘大量训练对，是 PDE 基础模型方向的代表性工作。
见LICENSE文件 具身智能人形机器人基础模型
SPUS-PDE-UNet-36M Navier-Stokes监督学习模型
CFD
基于U-Net架构的36M参数监督学习模型，专注求解Navier-Stokes流体力学偏微分方程，发布于HuggingFace模型库。
见LICENSE文件 偏微分方程Navier-StokesU-Net
PINN热方程求解器
PINN
基于物理信息神经网络（PINN）的热传导方程求解工具，通过神经网络嵌入热传导物理定律进行温度场预测。模型在热传导方程正/反问题均验证，支持 1D/2D/3D 几何与不规则边界 PINN 训练，附 TensorBoard 可视化。
见LICENSE文件 物理信息神经网络热方程热传导
TensorRT Edge-LLM 在 Jetson AGX Thor 上以 6.4 倍性能完成 MLPerf Edge Agentic 基准测试
推理优化
TensorRT Edge-LLM 在 Jetson AGX Thor 边缘平台上实现推理加速，使 AI Agent 边侧部署性能大幅提升。在 Jetson AGX Thor 等边缘平台实现推理加速，适合 AI Agent 边缘部署场景。
见LICENSE文件 边缘AITensorRTJetson
SPUS-PDE-UNet-36M 偏微分方程神经网络求解器
通用科学ML
基于U-Net架构的36M参数偏微分方程（PDE）神经网络求解器模型，支持PDE系统的数据驱动求解与预测
见LICENSE文件 偏微分方程神经网络求解器U-Net