상관은 보이는데 원인을 모른다
예측 정확도가 올라가도 무엇을 바꿔야 결과가 달라지는지는 답하지 못합니다. 그래서 모델이 현장의 결정으로 이어지지 않습니다.
연구개발 현장에서 반복되는 문제
모델은 늘어났는데, 결정은 그대로입니다.
AI를 도입한 연구팀이 같은 지점에서 멈춥니다. 링크인사이트는 이 세 가지를 방법론으로 풉니다.
도메인과 모델이 따로 논다
물리적으로 성립하지 않는 후보가 상위에 올라오면 실험으로 연결되지 않습니다. 제약을 모델 안에 넣어야 합니다.
같은 실험을 반복한다
다음에 무엇을 시험할지 정하는 기준이 없으면 이미 지나온 영역을 다시 탐색하게 됩니다.
Scientific AI Framework
데이터·도메인·물리를 하나의 모델로 결합합니다.
데이터만으로 학습한 모델은 물리적으로 성립하지 않는 답을 내기도 합니다. 연구 데이터에 현장의 전문 지식과 물리적 제약을 함께 넣어, 실험과 설계로 이어지는 결정을 만듭니다.
Data+Domain+Physics→Scientific AI→R&D Decision
역량
세 가지 방식으로 함께합니다.
연구개발 데이터 인텔리전스
흩어진 실험·문헌·공정 데이터를 모델이 학습할 수 있는 형태로 정리하고, 인과 구조를 추정해 어떤 변수를 움직여야 하는지 답합니다.
역설계
목표 물성과 제약 조건에서 출발해 조성·배합·조건을 역으로 탐색합니다. 능동학습으로 다음 실험까지 제안합니다.
공정 지능화
설비와 공정 데이터로 상태를 예측하고, 생산계획·에너지·설비 건전성을 함께 고려해 운영을 최적화합니다.
대상 산업
이런 곳에서 함께합니다.
바이오 · 신약
Biopharma
타깃 탐색, 약효 예측, 임상·청구 데이터 기반 인과 효과 추정.
화장품 · 바이오소재
Cosmetics & Biomaterials
원료 조합 효능 모델링, 배합 최적화, 피부 유형별 매칭.
이차전지 · 첨단소재
Batteries & Advanced Materials
양극재 조성 역설계, 물성 예측, 공정 조건 탐색.
제조 · 공정 · 에너지
Manufacturing & Process
설비 예지보전, 공정 최적화, 전력 피크 제어.
Scientific AI in Practice
실제 연구는 이렇게 흘러갑니다.
실험 데이터에서 출발해 모델로 예측하고, 목표에서 거꾸로 후보를 찾은 뒤, 실험으로 확인한 결과를 다시 모델에 넣습니다. 여러 과제에 공통인 흐름을 일반화해 보여드립니다.
- 01
Experimental Data
흩어진 실험·문헌·공정 데이터를 모읍니다.
- 조성·배합
- 공정 조건
- 측정 물성
- 02
AI Modeling
구조·조건을 표현하고 도메인 제약을 넣어 학습합니다.
- 구조 표현자
- 머신러닝
- 도메인 제약
- 03
Prediction
물성과 성능을 불확실성과 함께 예측합니다.
- 예측값
- 예측 구간
- 04
Inverse Design
목표 물성에서 출발해 조건과 후보를 거꾸로 찾습니다.
- 후보 조성
- 공정 조건
- 우선순위
- 05
Experimental Validation
추천 후보를 실험으로 확인합니다.
- 검증 실험
- 실측값
지금 풀고 계신 문제부터 이야기하시죠.
보유하신 데이터와 목표 물성, 현재의 실험·공정 환경을 알려주시면 어디서부터 시작할지 함께 정리해 드립니다.