‘Bunsen in Action’: 고분자, 배터리 및 반응성을 주제로 한 Agentic AI 공동 연구원 심층 분석 시리즈

재료 과학을 위한 Bunsen 소개 웨비나에 이어, Schrödinger의 에이전트형 AI 공동 과학자인 Bunsen을 주제로 한 심층적인 3부작 웨비나 시리즈를 시작합니다. 이번 웨비나에서는 Bunsen이 고분자, 에너지 저장, 화학 반응성 연구팀이 복잡하고 다차원적인 설계 공간을 탐색하고, 데이터 공백과 모델링 위험을 파악하며, 추가 계산이나 실험을 위해 가장 유용한 후보를 우선순위화하는 데 어떻게 도움을 주는지 보여드릴 예정입니다. 해당 분야에 특화된 생성형 AI와 엄격한 물리 기반 시뮬레이션 엔진(양자역학, 분자동역학 및 머신러닝)을 결합한 Bunsen은 자연어 지침을 통해 엔드투엔드 R&D 워크플로우를 계획, 실행 및 분석합니다.

저희 과학자들이 직접 시연을 통해 귀사의 팀이 Bunsen을 활용해 특정 응용 분야에서 혁신을 가속화하고, 실험 테스트의 위험을 줄이며, 그 어느 때보다 빠르게 고성능 후보 물질을 발굴할 수 있는 방법을 소개하는 이번 시리즈에 참여해 주시기 바랍니다.

11월 17일 | 고분자 및 제형

오전 8:00 (태평양 표준시) | 오전 11:00 (동부 표준시) | 오후 4:00 (그리니치 표준시) | 오후 5:00 (중부 유럽 표준시)

이 세션에서 다루게 될 내용:

• 분젠을 활용하여 고분자 및 제형을 합성하고, 호환성 및 Tg와 같은 주요 성능 특성에 대해 평가하도록 지시한다.

• 분젠이 수동 설정 없이 원자 단위 구축, 자동 평형화, 물성 예측을 어떻게 자율적으로 조율하는가

• 데이터를 추출하고, 이를 바탕으로 포뮬레이션 기반 ML 모델을 구축한다

12월 1일 | 배터리 및 에너지 저장

오전 8:00 (태평양 표준시) | 오전 11:00 (동부 표준시) | 오후 4:00 (그리니치 표준시) | 오후 5:00 (중부 유럽 표준시)

이번 세션에서 다루게 될 내용은 다음과 같습니다:

• 자연어를 사용하여 Bunsen에 명령을 내리면, Bunsen이 복잡한 전해질 조성을 자동으로 생성하고, 분자동역학 시뮬레이션과 평형을 맞추며, 물성을 계산해 줍니다.

• 분젠에게 밀도, 점도, 이온 전도도 등 주요 특성에 대해 전해질 조성물을 선별하도록 지시하십시오.

• 성능 향상을 위한 다중 특성 최적화 및 첨가제 후보 물질 선별 수행

12월 8일 | 화학적 반응성

오전 9:00 (태평양 표준시) | 오후 12:00 (동부 표준시) | 오후 5:00 (그리니치 표준시) | 오후 6:00 (중부 유럽 표준시)

이번 세션에서 다루게 될 내용은 다음과 같습니다:

• 분젠이 (사용자/에이전트의 도메인 지식을 바탕으로 한) 지도 학습을 통한 발견 또는 (경험적 규칙이 아닌 양자역학적 힘에 의해 자동으로 주도되는) 비지도 학습을 통해 반응 경로를 탐구하도록 유도한다.

• 분젠에게 반응성 분석 및/또는 촉매 최적화를 수행하도록 지시하십시오.

• 분젠에게 워크플로우를 코딩하도록 요청하세요