반복 작업 줄이고 예측까지 지원… 연구자 요청 반영한 실질적 개선 주목
Polymerize는 AI 기반의 소재 연구개발(R&D) 플랫폼이다. 실험 설계, 데이터 수집, 분석, 예측 모델링까지 전 과정을 통합해 연구 생산성과 효율을 극대화하며 실험 데이터의 잠재력을 극대화하는 방향으로 기술을 발전시켜가고 있다. 현재 다수의 글로벌 고객사를 확보하고 있으며, 지속적인 업데이트와 현장 중심의 접근으로 빠르게 성장 중이다
AI 기반 소재 R&D 플랫폼 폴리머라이즈(Polymerize)가 실험 설계와 데이터 분석에 도움을 주는 AI 어시스턴트 기능(베타)을 포함한 주요 시스템 업데이트를 27일 실시했다. 이번 업데이트는 단순한 기능 추가를 넘어 실제 연구 현장에서 반복적으로 제기된 요구사항을 바탕으로 실험 설계 및 실행 과정의 작업 부담을 줄이는 방향으로 기획됐다.
폴리머라이즈는 실험 조건 구성, 데이터 관리, 예측 분석까지 소재 연구개발 전 과정을 통합 지원하는 클라우드 기반 AI 플랫폼이다. 단순한 실험 기록 툴을 넘어 AI를 활용해 실험 조건 추천, 조성 예측, 분석 자동화까지 가능한 것이 특징이며, 국내 주요 제조사와 연구기관 등 다양한 현장에서 활용되고 있다.
이번 업데이트의 핵심은 AI 어시스턴트 기능의 베타 출시다. 이 기능은 실험 조건 추천, 데이터 분석 요약 등 반복 작업의 자동화를 통해 설계 품질을 높이고, 연구자가 보다 전략적인 판단에 집중할 수 있도록 돕는다. 특히 대규모 언어모델(LLM) 기반의 AI 기술을 활용해 사용자의 입력과 실험 흐름을 이해하고, 그에 맞는 조건을 능동적으로 제안하는 형태로 구현된 것이 특징이다.
또한 실험 설계에 활용되는 작업지시서(Work Order)와 원료 데이터 베이스 관리 기능이 구조적으로 개선됐다. 실험 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 화면 구성이 보완됐고, 복잡한 조건 입력이나 원료 분류 작업이 보다 직관적으로 이뤄지도록 최적화됐다. 이를 통해 사용자는 실험 조건 설정, 정보 등록, 재고 파악 등의 과정에서 반복 업무를 줄이고 정확도를 높일 수 있게 됐다.
이 밖에도 예측 결과의 원료 비용을 자동 계산하거나 조건 입력을 간소화하는 기능 등이 적용돼 실험 설계부터 실행까지 전반적인 프로세스의 유연성이 강화됐다.
폴리머라이즈 박은규 지사장은 “이번 업데이트는 단순한 기능 추가가 아니라 실제 사용자들이 매일 사용하는 기능을 더 쉽고 빠르게 활용할 수 있도록 개선한 결과”라며 “앞으로도 고객의 목소리를 반영해 연구 생산성을 높이는 방향으로 지속적으로 고도화해 나가겠다”고 밝혔다.
한편 폴리머라이즈는 속성별 알고리즘 선택이 가능한 역방향 예측 기능과 베이지안 최적화 기반 예측 기능 등을 순차적으로 적용해 정밀도와 유연성을 더욱 높일 계획이다.
uapple
기자
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