KoMaP | 소재 AI 서비스 | 소재 데이터 AI 모델

소재 AI 서비스

범용소재 데이터의 개발 가속화를 위한 AI 분석 서비스를 제공합니다.

소재 데이터 전처리 기능

이상치 검출

일반적인 데이터 패턴과 달리, 비정상적인 패턴을
가지고 있는 데이터 처리

결측치 처리

결측치가 존재하는 데이터 삭제 또는
다른 값으로 대체

데이터 정규화

변수 별 크기가 다른 데이터를 통일성 있게 맞추어 줄 수 있음
변수별 편차 일관성 확보를 위한 과정 필요

실험 최적화 AI 서비스

단일 목적함수 최적화

실험 데이터 노이즈 처리 및 별점 최적화

다중 목적함수 최적화

적은 실험으로 퍼레토 프론트 생성 및 소재 선정

최적화 진행과정 시각화

최적화 진행과정 시각화를 통해 탐색 구간, 변수의 영향도 파악

예측 결과 해석 모델

변수 영향력 분석

전체 학습 데이터의 예측 결과로 영향력 있는 변수 분석
변수 별로 데이터 예측 결과에 대한 영향도 및 경향 시각화

변수 영향력 시각화

개별 소재 데이터 예측값에 대해 변수의 영향력 분석
사용자 선택 데이터의 변수별 예측값 및 영향도/경향 시각화

결과 예측 개선 모델

예측 모델 자동 선정

AutoML을 통한 최적 예측 모델 탐색 및 강서 선정

최적 적합 수 자동 탐색

선정된 모델 기준 base model 수 파라미터 자동 최적화

최적 SEML 모델 자동 생성

최적 base model 및 meta model
종합 분석 모델 SEML 생성 및 활용