MS 제형 ML
정확한 제형-물성 관계를 도출하고, 원하는 물성을 지닌 새로운 제형을 선별하기 위한 자동화된 ‘ 머신러닝 ’ 솔루션
정확한 머신러닝 모델을 구축하여 더 나은 제형을 설계하십시오
‘Formulation ML’을 통해 과학자들은 원료의 구조와 조성에 기반하여 물성을 예측할 수 있습니다. 제형 전문가이든 이 분야를 막 배우기 시작한 분이든 상관없이, 이 자동화된 지도 학습 솔루션을 활용하면 제형과 물성 간의 관계에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
주요 역량
성분 구조와 조성이 다양한 화학 혼합물에 대한 제형-물성 모델을 구축하며, 이 모델은 최대 100개 이상의 성분까지 확장 가능합니다.
새로운 화학 성분과 조성을 가진 새로운 제형을 신속하게 예측하며, 제형당 단 몇 초만 소요됩니다.
특성을 미세 조정하기 위해 어떤 분자 특징에 주목해야 하는지 파악하고, 특징 중요도 도구를 활용하여 학습된 모델을 통해 특정 특성에 대한 핵심 표현자 를 식별합니다.
최소한의 머신러닝 전문 지식만으로도 전문적인 화학정보학 표현자 과 자동 하이퍼파라미터 튜닝을 활용하여 정확한 머신러닝 모델을 개발할 수 있습니다.
실험 데이터를 포함한 맞춤형 표현자 를 CSV 형식으로 ML 모델에 입력하여 모델 성능을 향상시킵니다.
훈련된 머신러닝 모델을 활용해 성분 구조와 배합을 조절함으로써 여러 물성을 동시에 최적화하고, 다음 실험을 위한 최적의 배합안을 제안합니다.
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화학 혼합물 설계를 위한 고처리량 분자 시뮬레이션 및 머신러닝 의 활용, Alex, C. 외, npj Comput Mater 11, 72, 2025, https://doi.org/10.1038/s41524-025-01552-2.
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