실험 횟수는 줄이고, 확신은 높입니다
- ~60%
- 실험 횟수 절감
- 3x
- 후보 탐색 속도
- 100%
- 데이터 추적성
- On-prem
- 설치 지원
핵심 기능
소재·공정 개발팀이 실험실 수준에서 데이터 주도 개발로 전환할 수 있도록 필요한 도구를 한 벌로 제공합니다.
DOE 설계 자동화
목표 물성과 제약 조건만 정의하면, 최적 실험 포인트를 자동으로 제안합니다. Factorial·LHS·D-optimal 지원.
ML 모델 학습·평가
실험 데이터로 바로 예측 모델을 훈련. 모델 간 비교·불확실성 추정까지 내장되어 있습니다.
Bayesian Optimization
다음 실험을 추천하는 액티브 러닝 루프. 탐색–활용 균형과 다목적 최적화를 지원합니다.
실험 데이터베이스
조성·공정 변수·측정 결과를 구조화해 저장. 연구자·팀 단위 권한과 이력 추적을 제공합니다.
시뮬레이션 연동
Materials Square, 자체 코드, 외부 CAE와 연결해 실험–시뮬레이션 하이브리드 데이터셋을 구성합니다.
엔터프라이즈 배포
Docker · Kubernetes 기반 온프레미스·VPC 배포. 데이터 주권이 중요한 R&D 조직에 적합합니다.
프로젝트 진행 흐름
과거 실험 데이터 정리부터 다음 실험 추천까지 같은 작업 공간에서 진행합니다.
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01
목표·제약 정의
개발 목표 물성, 비용·공정 제약, 탐색 변수 범위를 설정합니다.
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02
데이터 수집·정제
기존 실험·시뮬레이션 데이터를 업로드하고, 결측·단위를 정리해 학습 데이터셋을 만듭니다.
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03
모델 학습·검증
후보 모델을 자동 비교하고, 검증 성능·불확실성을 확인하면서 채택할 모델을 선택합니다.
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04
실험 추천·반영
베이즈 최적화가 제안한 다음 실험을 진행하고, 결과를 다시 피드백 루프로 반영합니다.
적용 사례
이차전지 소재 조성 최적화
양극·음극·전해질 조성의 다변수 최적화, 수명·용량 트레이드오프 탐색.
촉매 스크리닝·조합 탐색
대량 후보 중 유망 조합을 빠르게 추출하고, 실험 우선순위를 정합니다.
공정 파라미터 튜닝
온도·시간·전류 밀도 등 공정 변수 최적화로 수율·품질 개선.
신소재 물성 예측 모델
사내 데이터베이스를 활용한 사외 공개 불가 전용 예측 모델 구축.