소재

꿈의 신소재, 인공지능으로 단숨에 찾다

신소재 개발을 위해 과거에는 큰 비용과 오랜 시간을 들여야 했다면, 최근에는 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술이 발전하면서 매우 빠르고 정확한 소재 개발이 가능해졌습니다. 실제로 가트너는 2025년이면 이미 신소재의 30%가 생성형 AI 기법을 사용해 체계적으로 개발될 것으로 예측했습니다. 원하는 소재 특성을 정의하고 꿈의 신소재를 뚝딱 만들어내는 꿈같은 이야기가 정말 가능한 걸까요?

소재 산업의 DX 고민

1
원하는 특성의 새로운 소재를 찾거나 개발 가능성을 예측하고 싶어요.
2
소재의 구조와 성능을 예측하여 소재를 설계하거나 소재 특성을 최적화할 수 있을까요?

3
소재 생산 라인에서 발생하는 장애를 예측하고 이를 사전에 방지할 수 있을까요?

엘리스 DX 솔루션, 이렇게 활용할 수 있어요

소재 물성 예측 가이드 프로젝트 교육

소재 산업 데이터를 활용한 프로젝트를 통해 교육생들은 현업에서 적용할 수 있는 문제 해결력을 기를 수 있습니다. 전문 연구기관과의 협업으로 제작된 소재 산업 맞춤형 프로젝트를 통해 임직원의 DX 역량을 키워보세요.

우리 기업에 DX 혁신을 가져다줄 실무형 맞춤 PBL

사내에 쌓인 연구/센서 데이터를 기반으로 우리 기업에 꼭 맞는 실무형 프로젝트 교육(PBL)을 진행해보세요. 직접 문제를 정의하고 스스로 해결하는 과정에서 우리 기업 DX 역량과 연구 품질 및 속도가 차원이 다르게 성장합니다.

엘리스클라우드와 함께 AI 기업으로 탈바꿈하기 위한 준비

배운 내용을 현업에 적용할 수 있도록 AI 연구 인프라를 활용해보세요. 연구에 필요한 컴퓨팅 자원을 언제든 쉽고 빠르게 원하는 만큼만 쓸 수 있습니다. AI 모델을 간편하게 선택하고, 필요한 고사양 GPU를 합리적인 가격에 만나보세요.

엘리스 DX 솔루션 결과 사례를 확인해보세요

딥러닝을 활용한 무기 화합물 구조 물성 예측

소재 구조 데이터를 활용해 나노 소재 물성을 예측하고 신소재 개발 연구를 할 수 있도록 맞춤형 PBL 교육을 진행했습니다. 이를 통해 신소재 개발 기간을 단축하고 비용을 절감하는 효과를 볼 수 있었습니다.

설비 센서 데이터를 활용한 나노/탄소 소재 생산공정 설비 이상 예측

계절성, 정상성 등과 같은 시계열 데이터를 활용해 설비 이상 여부를 예측하는 프로세스를 학습하고, 현업에 적용할 수 있을지 검토했습니다.

머신러닝 활용한 소재·부품 생산 공정 최적화

AI 프로젝트를 통해 실제 현업의 어떤 부분에서 효율성을 개선할 수 있을지 검토하고 생산 공정을 최적화할 수 있는 조건에 대해 이해하였습니다.

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