Highlights
AI를 통한 사전 스크리닝으로 신소재 개발 Lead time이 단축됩니다.
시장 경쟁력 확보를 위해 신소재 개발 중요성이 높아지고 있지만, 물성 예측 및 합성에는 많은 시간과 비용이 수반됩니다. 이를 해결하기 위해 물성예측AI 서비스는 AI를 활용하여 사전 스크리닝 구조로 전환합니다. 구조 파일 입력을통해 주요 물성을 사전에 예측하고, 목표 조건에 부합하는 후보만 선별합니다. 이를 통해 모든 구조를 합성·측정하던 방식에서 벗어나, 검증이 필요한 구조만 실험하는 방식으로 전환합니다. 실제 적용 결과, 합성·물성 실험 기준 Turn Around Time이 약 75% 단축되며(화학 실험 4N → N), 개발 일정의 예측 가능성과 속도가 동시에 향상됩니다.
R&D 비용 절감 및 시행착오 최소화로 시장 대응력을 향상시킵니다.
반복 실험과 불필요한 시료 제작을 사전에 줄여, 연구 자원의 활용 효율을 높입니다. 물성 적합도가 낮은 후보를 합성 이전 단계에서 선별함으로써, 시약·장비·인력 투입을 보다 가치 있는 실험에 집중할 수 있습니다. 특히 고가 소재나 다단계 합성이 필요한 연구, 장기 프로젝트일수록 자원 배분의 효율성이 크게 향상됩니다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어, R&D 자원을 전략적으로 운영할 수 있는 체계를 구축하는 변화입니다.
연구 단계의 선택이 제조 현장까지 이어지도록, 물성 기반 설계를 지원합니다.
연구 단계에서부터 제조 공정 적용 가능성을 고려한 물성 기준으로 후보를 선별합니다. 단순히 “가능한 소재”가 아니라, 공정 조건·취급성·안정성을 함께 고려한 물성 지표를 기반으로 검토할 수 있어, 연구 결과가 실제 제조 환경으로 자연스럽게 이어집니다. 이를 통해 연구 단계에서 도출된 소재가 공정 조건 조정, 양산 검증 과정에서 반복적인 재설계를 겪는 일을 줄이고, 연구–제조 간의 간극을 최소화합니다. 연구 결과의 현장 적용 가능성을 높이는 것이 핵심 가치입니다.
Features
누적된 실험데이터와 AI 기술로 대량의 분자 데이터를 학습하고 신규 화합물 디자인을 추천합니다. 사용자가 원하는 타겟 물성 범위와 구조에 따라 화합물 구조식 추천AI가 최적의 화합물 후보를 자동으로 생성합니다. 구조 & 물성 데이터베이스를 활용한 사용자 맞춤형 모델로 세상에 존재하지 않았던 화합물의 리스트를 무한대로 확장할 수 있고 반도체, 화장품, 섬유 등 다양한 소재 산업 및 바이오 분야에서 신규 후보물질 발굴에 소요되는 시간을 단축시켜 기업 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
단순 예측값 제공에 그치지 않고, 물성예측 AI는 모델 적합 분포와 예측 오차 범위를 함께 제공합니다. 이를 통해 연구자는 AI 결과의 신뢰 수준을 판단하고, 우선적으로 검증할 후보를 합리적으로 선정할 수 있습니다. AI가 잘 작동하는 영역과 한계를 명확히 인지한 상태에서 활용할 수 있어, 현업 적용성과 신뢰도가 높습니다
생성형 AI를 결합해 자연어 기반의 탐색과 작업을 지원합니다. 연구자는 복잡한 쿼리 없이 원하는 물성 조건이나 구조적 특성을 자연어로 질의하고 즉시 결과를 확인할 수 있어, 반복적인 분석과 검색 시간을 줄이고 연구 효율을 높일 수 있습니다. 또한 분자 구조 정보(SMILES, 2D molecular graph)와 논문·문헌에서 추출한 설명 문구, 이미지, 캡션 정보를 통합적으로 반영해 맥락을 이해하는 탐색이 가능합니다. 이를 통해 분리된 데이터와 지식을 연결하며 새로운 조합과 가설을 보다 유연하게 도출하고, 창의적인 설계와 판단에 집중할 수 있습니다.