01 · Materials
조성이 구조를 만든다
MLCC 유전체로 쓰이는 BaTiO₃ 페로브스카이트 — 중심의 Ti가 산소 팔면체(TiO₆) 안에서 미세하게 변위하며 거대한 유전율을 만들어 냅니다. KoMaP은 추상적인 그래픽이 아니라 4대 전문기관이 구축·검증한 실제 소재의 결정구조에서 출발합니다.
02 · Prediction
조성과 공정에서 물성을 예측한다
조성과 공정 변수를 함께 입력하면 AI 모델이 목표 물성의 분포를 추론합니다. 311,830건의 MDF 데이터로 학습된 모델이, 새 실험 없이 후보를 거릅니다.
311,830
MDF 학습 데이터
03 · Optimization
최적의 실험방향을
최적의 실험방향을
탐색한다
베이지안 최적화가 예측 표면과 불확실성을 함께 그리고, 타깃에 가장 빨리 닿는 다음 실험점을 제시합니다. 평균 9회 실험으로 수렴해 마지막엔 최종 목표 지점을 확정합니다.
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