연구 데이터 수집, 더는 미루지 않습니다
- 한 곳
- 실험·계산·문헌 데이터 통합
- AI-Ready
- 수집 단계부터 모델 학습 가능
- 온프레미스
- 데이터 주권 보장
- 역설계
- 데이터에서 다음 실험으로
핵심 기능
연구팀이 별도의 복잡한 과정 없이 일상 연구에서 데이터를 모으고, 그 데이터를 R&D 의사결정의 근거로 직접 활용할 수 있도록 만든 도구입니다.
실험실 기능
원료·장비·장비 변수·연구 템플릿을 한 번 정의해 두면, 이후의 실험 기록이 구조화된 데이터로 자연스럽게 누적됩니다.
AI-Ready 데이터 수집
실험 설계 단계부터 모델 학습에 바로 쓸 수 있는 형식으로 수집됩니다. 별도의 후처리·정제 단계가 사라집니다.
연구 데이터 통합
여러 연구원·여러 프로젝트에 흩어져 있던 실험·계산·문헌 데이터를 하나의 작업 공간으로 모읍니다.
로컬 LLM 데이터 분석
조직 내부에서 운영되는 LLM으로 데이터를 분석합니다. 민감한 R&D 데이터를 사외 클라우드로 보내지 않아도 됩니다.
예측 모델 학습
누적된 데이터로 물성 예측 모델을 학습하고, 모델 간 비교·불확실성 추정까지 같은 화면에서 확인합니다.
역설계 · 능동학습
원하는 결과로부터 거꾸로 조성·공정 후보를 찾고, 능동학습 루프로 다음 실험을 추천합니다.
프로젝트 진행 흐름
한 번 실험실을 정의해 두면, 그 다음 사이클부터는 자연스럽게 데이터가 쌓이고 모델이 자랍니다.
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01
실험실 설정
원료·장비·장비 변수·연구 템플릿을 등록해 팀의 실험 환경을 D3Square 위에 그대로 옮겨 옵니다.
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02
연구 수행 · 데이터 수집
일상 실험을 D3Square 안에서 기록하면, 결과가 곧바로 AI-Ready 데이터로 누적됩니다.
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03
모델 학습
누적된 데이터로 예측 모델을 학습하고 검증합니다. 어떤 변수가 결과를 좌우하는지 함께 드러납니다.
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04
역설계 · 능동학습
목표 물성으로부터 거꾸로 조성·공정을 제안하고, 다음에 해야 할 실험을 능동학습이 우선순위 매겨 추천합니다.
적용 사례
국내 정부출연 연구소
합금 조성 설계 프로젝트에서 실험 데이터 통합과 역설계 워크플로우로 활용 중.
국내 대기업
이차전지 소재 개발팀이 조성·공정 데이터 누적과 의사결정 근거 마련에 사용.
대학 (다수)
여러 분야의 연구실에서 실험실 단위 데이터 자산화와 학생 연구 인수인계에 활용.