과학 연구에서는 문헌, 실험, 데이터 해석이 따로 흩어져 있어 시간이 많이 듭니다. PraxAI는 흩어진 과정을 잇고, 화학물질의 물성과 위험성을 데이터로 예측해 연구와 안전 판단을 가속합니다.
현장의 문제
새로운 물질의 위험성을 판단하려면 여러 데이터베이스를 뒤지고 실험을 거쳐야 하지만, 정보가 표준화되어 있지 않고 실험에는 시간과 비용이 큽니다. 문헌 검토, 데이터 비교, 해석이 분리되어 있어 연구자의 반복 작업도 많습니다.
- 표준화되지 않은 분산된 화학·과학 데이터
- 실험 중심 위험성 평가의 시간·비용 부담
- 문헌·데이터·해석의 단절
PraxAI의 역할
공개 데이터베이스의 화학물질 데이터를 표준화·라벨링하고, 분자 그래프·SMILES·텍스트·기술자(descriptor)를 통합한 멀티모달 모델로 증기압·인화점 등 물성과 GHS 위험성을 예측합니다. 가설 탐색과 문헌 분석을 돕는 연구 자동화 에이전트와 결합해, 데이터에서 결론까지의 흐름을 잇습니다.
- 다출처 화학 데이터 표준화·통합
- 분자·SMILES·텍스트 멀티모달 물성·위험성 예측
- 문헌 분석·가설 탐색 자동화 연계
기대 효과
실험 전에 위험성을 미리 가늠해 우선순위를 정하고, 흩어진 연구 과정을 한 흐름으로 모아 시간을 줄일 수 있습니다. 예측 결과는 참고 자료로서 실제 판단과 실험을 보조하며, 적용에는 검증이 필요합니다.
- 실험 전 위험성 사전 선별 보조
- 연구 과정 통합으로 시간 단축
- 안전·과학 데이터 분석의 의사결정 보조
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