플러스프로젝트 배경
1. 문제 정의 방대한 화합물 데이터의 비효율적 관리 연구자들이 사용하는 화합물 조합 데이터가 다양한 형식(SMILES, InChI 등)으로 존재하고, 별도 시스템 없이 엑셀, 문서 등으로 관리됨. 이로 인해 실험 반복성 확보나 이력 추적, 조합 비교 분석이 매우 어렵고 시간이 많이 소요됨. 최적 화합물 탐색에 필요한 실험 부담 새로운 후보 조합을 찾기 위해 수백~수천 건의 실험이 필요하며, 비용과
핵심 기능
화합물 등록 및 구조 정보 관리
다양한 화합물 입력 형식(SMILES, InChI, MOL 등)을 지원
RDKit 기반으로 화학 구조 자동 시각화 및 정규화
RDKit 기반으로 화학 구조 자동 시각화 및 정규화
진행 단계
요구사항 정의 및 사용자 리서치
2022.06.
주요 사용자(화학 연구원, 데이터 사이언티스트, 제약사 실험 책임자) 인터뷰를 통해 데이터 입력 방식, 실험 반복성, 후보 조합 비교 기능에 대한 니즈 도출
프로젝트 상세
1. 프로젝트 개요 HUBLE.AI는 신약 개발, 소재 연구 등에서 핵심적인 역할을 하는 최적의 화합물 후보군을 효율적으로 탐색하고 관리할 수 있는 플랫폼입니다. 인공지능 기반의 추천 알고리즘과 직관적인 UI를 결합하여, 연구자들이 방대한 화합물 데이터를 효과적으로 분석하고 활용할 수 있도록 지원합니다. 2. 프로젝트 배경 신약 및 첨단 소재 개발 분야에서는 수많은 화합물 조합 중에서 효능이 우수한
