물리학 및 AI 분야의 능동적인 공동 연구자, Bunsen과 함께 소재 혁신을 가속화하세요

재료 분야의 연구 개발은 종종 아이디어 부족 때문이 아니라, 과학적 목표를 엄격하고 실행 가능한 워크플로로 전환하는 데 필요한 노력 때문에 지연되곤 합니다. 여기에는 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하고 적절한 방법을 선정하는 것부터, 계산을 관리하고 결과를 해석하며 다음 단계를 결정하는 것까지 모든 과정이 포함됩니다. Schrödinger의‘Bunsen’은이러한 단계들을 진정한 화학 전용 환경에서 연결해주는 자율적 공동 연구원입니다. 이 도구는 단순한 텍스트가 아닌 3차원 원자 수준 구조를 기반으로 하며, Schrödinger의 물리 기반 모델링, 머신러닝, 그리고 확립된 과학적 모범 사례를 바탕으로 구축되었습니다.

이번 웨비나에서는 실질적인 소재 개발 사례 연구를 통해, Bunsen이 기존의 채팅 인터페이스를 넘어 문헌 및 데이터 분석, 양자역학 및 분자동역학 시뮬레이션, 머신러닝, 반복적인 후보 물질 정제, 그리고 결과를 명확하고 공유 가능한 보고서로 통합하는 등 다단계 워크플로우를 계획하고 실행하는 방법을 보여드립니다. 촉매, 반도체 공정, 유기 전자공학, 에너지 저장, 소비자 제품 제형, 지속 가능한 고분자 등 다양한 분야에서 Bunsen은 팀이 복잡하고 다차원적인 설계 공간을 탐색하고, 데이터의 공백과 모델링 위험을 파악하며, 추가 계산이나 실험을 위해 가장 유용한 후보 물질을 우선순위로 선정할 수 있도록 지원합니다.

참가자들은 과학적 감독 하에 이루어지는 자율적 자동화가 어떻게 수동적인 업무 이관을 줄이고, 데이터를 해석 가능한 지식과 공유 가능한 보고서로 전환하며, 추적성을 확보하고, 재료 연구개발 팀이 의문에서 증거에 기반한 의사결정으로 더 효율적으로 나아갈 수 있도록 돕는지 확인할 수 있을 것입니다.