AI 및 머신 러닝

CAS는 신약 개발을 가속화하고 재료 혁신을 촉진하며 보다 나은 시작점을 찾는 데 필요한 데이터, 통찰력, 기술을 제공합니다.

CAS는 신약 개발을 가속화하고 재료 혁신을 촉진하며 보다 나은 시작점을 찾는 데 필요한 데이터, 통찰력, 기술을 제공합니다.

예측 정확도 향상

데이터, 디스크립터, 알고리즘 모두 머신 러닝에서 중요한 역할을 하며 예측 정확도를 극대화하기 위해 신중한 최적화가 필요합니다.

새로운 화학 물질 개발

모델은 보지 못한 것은 예측할 수 없습니다. 데이터 다양성과 데이터 표현을 활용하면 정보가 많지 않은 분야에서도 보다 많은 새로운 예측이 가능해집니다.

보다 효과적인 시작점 발견

보다 유망한 리드와 표적을 식별함으로써 R&D 효율성 향상에 필수적인 불필요한 시험과 실험을 줄일 수 있습니다. 

분자 표현은 AI에서 가장 중요한 부분입니다. 분자 표현이 잘못되면 처음부터 길을 잃게 됩니다. 알고리즘보다도 더 중요합니다.

Jürgen Cox, 박사 교수 Max Planck Institute of Biochemistry
Accelerating innovation in materials science with machine learning

머신 러닝으로 물질 과학의 혁신 가속화

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