AI 기반 신소재 발굴은 더 이상 실험 단계에 머물지 않고, 새로운 국가 표준으로 자리 잡았습니다. 최근 ‘제네시스 미션(Genesis Mission)’이 출범함에 따라, 미국은 AI, 고성능 컴퓨팅, 통합 과학 데이터 인프라를 통해 신소재 발굴을 가속화하겠다는 국가적 의지를 표명하고 있습니다. 신소재 혁신의 최전선에 있는 연구팀들에게 지금이야말로 계산 기반 워크플로를 연구개발(R&D) 파이프라인에 통합할 수 있는 최적의 기회입니다.

많은 연구개발(R&D) 팀은 소프트웨어 도구의 복잡성, 가파른 학습 곡선, 제한적인 데이터 과학 지원으로 인해 AI/ML 도입에 어려움을 겪고 있습니다. Schrödinger의 ‘Materials Science Suite’는 최첨단 ML 기술을 기반으로 하며 전담 과학 지원 팀의 뒷받침을 받는, 통합적이고 사용하기 쉬운 AI/ML 플랫폼을 제공함으로써 이러한 과제를 해결하도록 설계되었습니다.

다가오는 웨비나에 참여하여 귀사의 R&D 조직이 도입 장벽을 해소하고, 발견 주기를 가속화하며, 국가 차원의 AI 이니셔티브와 발맞출 수 있는 방법을 알아보세요. 이번 웨비나에서는 MS Informatics, Formulation ML, Formulation Optimization이 어떻게 비전문가라도 고급 물성 예측, 모델 구축, ML 기반 실험 설계를 간단하고 빠르며 쉽게 수행할 수 있도록 지원하는지 시연해 드리겠습니다. 또한 제형, 소비재, 배터리, 제약 등 광범위한 MS(물질 과학) 응용 분야에 걸친 실험 데이터셋을 활용하여 이러한 도구를 얼마나 쉽게 적용할 수 있는지 시연해 드리겠습니다.

저희와 함께하여 다음 주제에 대한 라이브 데모를 확인해 보세요:

• 다양한 재료 응용 분야에 적용할 수 있는 이원계 액체에 대한 정확한 점도 기계학습 모델 훈련
• 복잡한 샴푸 제형으로 범위를 확장하여, 머신러닝 모델이 복잡한 다성분 시스템을 예측하고 차선책이 될 만한 실험을 제안할 수 있도록 한다

참가 대상:

• 연구개발(R&D) 리더들
• 혁신 관리자
• 디지털화 관리자
• 합성 화학자
• 재료 과학자
• 제형 연구원
• 계산 재료 과학자