Deep Principle
NexusAi 요약: Agent Mira는 실험실 데이터, 시뮬레이션, 예측 모델을 통합해 소재 발굴을 앞당기고 재현성을 높이며, 연구개발팀과 산업계 개발자의 제품화 기간을 단축하는 에이전트형 AI 과학자 플랫폼입니다.
NexusAi 개요
연구자는 자연어로 목표를 입력하고, Mira는 이를 에이전트형 워크플로로 세분화합니다. 각 에이전트는 시뮬레이션 일정을 잡고 후보를 제안하며 실험을 실행하고 결과를 반영해 모델을 업데이트합니다. 이 폐쇄 루프는 수작업 인계를 줄이고 과학적 통제력을 유지하면서 반복 주기를 몇 달에서 몇 주로 단축합니다.
핵심 기능
이 플랫폼은 소재 발굴을 앞당기거나 실험 리스크를 줄이려는 산업 연구소의 소재 과학자, 계산화학자, 연구개발팀에 적합합니다. 도메인 전문성과 기존 실험실 인프라를 갖추고, 과학적 엄밀성을 훼손하지 않으면서 직관에 의존한 반복 작업에서 데이터 기반의 재현 가능한 확장형 파이프라인으로 전환하려는 사용자에게 특히 유용합니다.
- 연구 목표를 실험 및 시뮬레이션 작업으로 자동 세분화하고 조율합니다.
- 조건부 생성형 모델을 활용해 다양한 화학 구조의 대규모 후보군을 만듭니다.
- 실험 결과를 반복적으로 학습하는 적응형 스크리닝 워크플로를 조율합니다.
- 실제 환경에서 대규모 검증을 수행할 수 있도록 실험실 자동화 및 장비 API와 연동합니다.
- 시뮬레이션, 모델, 실험 기록 전반의 이력과 재현성을 유지합니다.
실질적인 효과
대상 사용자
도입은 API 액세스 권한 부여와 기존 데이터 및 장비 현황에 대한 온보딩 평가부터 시작합니다. 사용자는 장비와 시뮬레이션 백엔드를 등록하고 데이터 저장소를 연결한 뒤 프로토콜을 등록합니다. 문서와 SDK에는 에이전트 템플릿 예제와 통합 어댑터가 포함되어 있으며, 연구자 UI에서는 자연어로 작업을 설정하고 실험을 반복적으로 검토할 수 있습니다. 파일럿 프로젝트는 대개 범위를 제한한 스크리닝부터 진행한 다음, 모델과 피드백이 안정화되면 규모 확대를 위해 후보 공간을 넓혀갑니다.
NexusAi: Agent Mira는 예측 모델과 실제 실험을 연결해 재현성을 지키면서 팀의 혁신 속도를 높입니다.
시작하기
Agent Mira는 예측과 측정이 만나는 지점에서 가치를 발휘합니다. 후보 생성을 확장하는 동시에 실제 실험 수행과 추적 가능성을 보장합니다. 여러 도구를 조율하는 에이전트형 워크플로, 검증을 위한 명시적인 실험실 연동, 블랙박스 점수 산출보다 재현성과 산업 현장 적용성을 중시하는 설계가 차별점입니다.
도구를 열고 핵심 제품 경험을 검토하세요.
계정을 만들거나 기존 워크스페이스에 접속하세요.
자신의 작업으로 속도, 품질, 적합성을 판단하세요.
최종 결정 전에 유사한 AI 도구를 확인하세요.
Deep Principle
Deep Principle은 소재 혁신을 앞당기는 데 주력하는 에이전트형 AI 과학자 플랫폼 Agent Mira를 개발합니다. 딥러닝, 시뮬레이션 연동, 실험실 자동화를 결합해 연구개발팀이 가설을 신뢰할 수 있고 더 빠르게 검증된 소재로 구현하도록 지원합니다.
Agent Mira는 생성형 모델, 에이전트형 오케스트레이션, 고처리량 실험실 연동을 결합해 가설을 검증된 소재로 더 빠르게 구현합니다. 자연어 계획 계층을 통해 실험 프로토콜, 시뮬레이션 엔진, 예측 모델을 연결하고 복잡한 목표를 서로 연계된 작업으로 세분화합니다. Mira는 실험 피드백을 학습해 적응형 스크리닝의 우선순위를 정함으로써 불필요한 반복을 줄이고 재현 가능한 유망 후보를 찾아냅니다. 기존 파이프라인에 통합하고 장비 API를 지원하며, 아이디어 발굴부터 파일럿 검증까지 확장할 수 있도록 설계된 아키텍처로 소재 팀의 예측 정확도와 실제 처리량을 모두 높입니다.
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