AI Star

Technologies

에이아이스타의
독자적인 기술력

Protein-Drug
Interaction Prediction
AI

Data Inteligence
Pipeline

Multi Scale
Phase Field Simulation

MPPS
(Multi-Physics PINN Software)

AI-based Drug-Target Screening

자체 수집·정제한 신약 빅데이터와 독자적인 ABCnet 기반 딥러닝
모델을 활용하여, 타겟 단백질 아미노산 서열과 리간드 SMILES 간의
관계를 정밀 분석합니다.

이를 통해 최적의 결합력을 가진 후보군을 발굴하여 제공합니다.

효능 예측 정확도 향상

타겟 단백질과 리간드의 효능 예측력을
기존 모델 대비 평균 89%에서 94%로 향상시킨
독자적인 딥러닝 기반 예측 모델을 제공합니다.

Nano Scale Phase Field Simulation

나노 및 마이크로 입자의 성장 시뮬레이션 소프트웨어는 이차전지
양극재 입자를 열역학적으로 분석하며, 1차 및 2차 입자의 결정화
패턴, 입자 크기 분포, 공극률을 예측합니다.

또한, 리튬 이온 삽입 시 리튬 이온 분포, 삽입 효율, 삽입 활성 면적,
기계적 스트레스에 대한 데이터를 체계적으로 관리하며, 고도화된
분석을 통해 정밀한 인사이트를 제공합니다.

MPPs
(Multi-Physics PINN Software)

PINN(Physics-Informed Neural Network)을 활용한 소재 물리
현상 예측 솔루션은 빠른 추론으로 물리 기반 시뮬레이션의 한계를
보완합니다.

DFT, MD 등 다양한 물리 기반 모듈을 통합하여 예측 대상 현상에
최적화된 모델 개발을 지원합니다.

용량 예측 정확도 향상

이차전지에 사용되는 소재와 소재 합성법에 따른
용량 예측을 기존 모델 대비 평균 90% 에서 97%로
향상시킨 독자적인 딥러닝 기반 예측 모델을
제공합니다.