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AI Star - Pioneering the AI Discovery of Materials and Pharmaceuticals
Products
Swift Matrix
Material Discovery AI Platform
Deep Discovery 1/10은 물성 소재 스펙 (내열성, 밀도, 강도, 등)의 데이터를 활용하여
인공지능에 기반한 신소재 물성 효과 추론을 통해 배터리 등 신소재를 빠르고 정확하게 발굴할 수 있도록
소재 물성 분석 리포트를 제공하는 통합 웹솔루션입니다.
Swift Matrix
솔루션 구성 모듈
연구 빅데이터 자동수집과 인공지능 물성 추론으로
많은 소재의 조합의 추론과 선별을 한번에 가능하게 하는 솔루션
Data Factory
데이터 가공 모듈
데이터 수집·적재·변환
특징점 추출
데이터 전처리
Property Predictor
물성 추론 모듈
활성 에너지
계면 에너지
영률
Fastscan
신소재 후보 물질
검색 모듈
후보 물질 제안
후보 물질 추천
Molender
시각화 모듈
3D 물질 구조 시각화
분석용 차트 시각화
기존의 스크리닝 방식과는 달리 당사가 제공하는 솔루션은
학습된 데이터를 토대로 고체 물질의 구조와 물성을 파악하여
신소재 발굴에 걸리는 시간을 95% 가량 절감하며
높은 정확도의 후보물질을 효과적으로 탐색합니다.
기존방식
일부 정보를 통해 신소재 개발 연구원이
많은 시행착오를 거쳐 소재를 선별
전자현미경
X선 회절법
EDX성분분석
LSV/CV전기화학분석
선택적 일부문헌, 데이터적용
연구자의 추측
수 개월 ~ 년 소요
높은 비용
당사 솔루션 사용 시
소재 물성 분석
배터리 개발
  • 구체물질의 구조적 물성을 파악하여
    물성을 만족하는 신소재 발굴
  • 학습된 데이터를 토대로 구조를 분석하여
    후보 소재 분석
수 시간 소요
적은 비용
Time
Workload
Costs
▼
▼
▼
정확성
가능성
▲
▲
형성에너지
활성화 에너지
영률
계면 에너지
분자 동역학
결정 구조
실험 데이터
AI 학습
또한,
표준화된 개발 프로세스를 통해 제공된 데이터셋을
인공지능 모델을 활용하여 효과적으로 분석하고,
물질 조합부터 신물질 발굴까지의 과정을
통합하여 제공합니다.
인공지능 모델을 활용한
신소재 개발 프로세스
STEP 01
Dataset
STEP 02
인공지능 모델
STEP 03
분석 결과
STEP 04
물질 조합
STEP 05
신물질 발굴
AI Star Inc.
CEO
Woojung Jang
Address
USA 3003 North 1st Street #221, San Jose, CA 95134
Korea Bldg.D-4F, Seoul AI Hub, 39, Maeheon-ro 8-gil, Seocho-gu, Seoul, 06770, Republic of Korea
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E-mail
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