소재 물성 예측 AX 서비스
이용 동의
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소재 개발을 가속하는
AI 데이터 플랫폼
4대 국가 소재연구기관이 축적한 31만 건의 실험 데이터를 한곳에 모으고, 코딩 없이 AI로 분석·예측할 수 있는 개방형 플랫폼입니다.
왜 KoMaP인가요?
첨단 산업의 경쟁력은 '소재'에서 시작됩니다. KoMaP은 데이터 수집부터 AI 분석까지 소재 개발의 장벽을 낮춥니다.
분산된 데이터의 표준화 통합
4대 기관의 실험 데이터를 표준 형식으로 모아 즉시 활용 가능한 상태로 제공합니다.
코딩 없는 AI 분석
UI 클릭만으로 AutoML과 전이학습을 수행하여 예측 모델을 생성합니다.
클라우드 인프라 제공
자체 GPU 없이도 공공 클라우드 자원을 통해 학습 환경을 바로 사용합니다.
데이터에서 소재 개발까지
원시 실험 데이터를 모아 정제하고, AI로 분석·예측해 실제 소재 개발에 활용하는 전 과정을 하나로 연결합니다.
MDF 수집
4대 기관 실험 데이터 수집
통합·정제
표준화 및 전처리·검색 제공
AI 학습
물성 예측 모델 자동 생성
기업 활용
가상 실험으로 개발 비용 절감
국가 소재연구기관이 하나의 플랫폼으로
금속·세라믹·섬유·화학 분야의 핵심 소재 실험 데이터(MDF)를 통합 제공합니다.
한국화학연구원
- 올레핀 생산용 촉매
- 경량복합재
- 구조용 접착소재
한국세라믹기술원
- 연료전지 전극소재
- 미래차용 전자소재
- 세라믹섬유복합소재
한국재료연구원
- 그린수소 촉매
- 합금 구조재
- 연료전지 알루미늄
다이텍연구원
- 고내광성 내장재
- 바이오 친환경 섬유
- 생분해성 섬유소재
플랫폼 데이터 탐색
소재별로 축적된 방대한 MDF 데이터를 확인하고 탐색할 수 있습니다.
| 분야 | MDF 명 | 조성 | 시편 | 공정변수 |
|---|
사용자 수준에 맞춘 AI 서비스
비전문가부터 AI 엔지니어까지, 각자의 방식대로 소재 데이터를 AI 혁신으로 연결합니다.
AutoML 분석 시작하기
클릭 몇 번으로 데이터 업로드부터 모델 학습, 변수 영향도 분석까지 자동으로 수행합니다. 코딩 없이 바로 시작하세요.
JupyterLab 실험 환경
12대 프로젝트별 샘플 코드와 UI 패키지를 제공하여, 분석 조건과 실험 흐름을 상세하게 제어할 수 있습니다.
전이학습 기반 AX 자산화
유사 모델을 재사용하는 전이학습과 실험 최적화로 개발 비용을 낮추고, 기업 맞춤형 AI 자산 패키지를 구축합니다.