소비재, 특수 소재, 산업용 화학물질에 이르기까지 전 세계 화학 산업은 거대한 전환기를 맞이하고 있습니다. 엄격해진 규제 변화와 지속 가능하며 투명성이 높은 원료 포트폴리오에 대한 전 세계적인 수요에 힘입어, 기업들은 전례 없는 속도로 혁신을 이뤄내야 하는 압박을 받고 있습니다. 그러나 기존 합성 화학물질이나 원료를 바이오 기반 또는 친환경 대체재로 대체하는 과정에서는 종종 안정성, 성능 일관성, 소재 호환성과 관련된 복잡한 문제들이 발생합니다.

이 웨비나에서는“예측 우선” 디지털화학 플랫폼이 신약 발굴 과정을 실험실에만 국한되지 않고 고처리량 계산 환경으로 전환함으로써 이러한 위험을 어떻게 완화할 수 있는지 살펴봅니다.

이러한 디지털 전환의 핵심은 물리 기반 시뮬레이션과 기계 학습( 머신러닝 , ML) 간의 시너지 효과입니다. 기존의 머신러닝은 새로운 화학 물질이나 복잡한 혼합물에서 흔히 나타나는 데이터 희소성 문제로 인해 종종 어려움을 겪는 반면, 물리 기반 방법은 분자 수준의 고충실도 시뮬레이션( 표현자 )을 생성하여 성분 간 상호작용에 대한 ‘기준 데이터(ground truth)’를 제공합니다. 이러한 시뮬레이션을 통해 연구개발(R&D) 팀은 실제 시료를 단 하나도 합성하기 전에, 복잡한 다성분 시스템의 주요 특성—예를 들어 표면 활성( 용해도), 분산 및 침전 거동( phase behavior), 유변학(rheology), 화학적 안정성( 안정성) 등—을 규명할 수 있습니다.

주요 내용:

• 데이터 격차 해소:물리학 기반 AI가 소규모 데이터 세트의 한계를 어떻게 극복하여, 과거 실험 데이터가 전혀 없는 상황에서도 혁신적인 화학 물질을 설계할 수 있게 하는지 알아보세요.
• 실제 사례 연구:현대 산업계에서 물리 기반 모델링과 머신러닝을 활용하여 제품 개발을 가속화하고 복잡한 R&D 과제를 해결하는 방법을 소개합니다.
• 산업 연구개발(R&D)을 위한 확장 가능한 기반:점점 더 변동성이 커지는 시장에서 R&D 속도를 높이고 변화하는 글로벌 규제 요건을 충족하는 방법을 알아보세요