AI 기반 도메인 특화 모델을 통한 50년 난제 해결 및 예측 정확도 혁신

Context

전통적인 물리 모델 및 제어 이론 기반 시스템의 연산 복잡도와 실시간 처리 한계로 인한 병목 발생. 특히 단백질 구조 예측, 플라스마 제어, 기상 예측 등에서 데이터의 비선형성과 거대한 탐색 공간으로 인한 연산 비용 증대 문제 직면.

Technical Solution

• AlphaFold를 통한 Amino Acid Sequence 기반 3D 구조 예측으로 구조 생물학적 Bottleneck 제거
• Deep Reinforcement Learning 에이전트를 활용한 Tokamak Reactor 내 자기 코일 실시간 제어로 Plasma Stability 확보
• GraphCast 기반 Graph Neural Networks 구조를 통한 물리 시뮬레이션 대체 및 연산 효율 극대화
• AI 스크리닝 모델을 활용하여 3,200만 개 이상의 화학 조합 후보군을 고속 필터링하는 데이터 기반 Material Search 설계
• 전통적 수치 모델의 물리 방정식 계산을 패턴 인식 기반의 고속 추론 아키텍처로 전환하여 Latency 최소화