朗慧科技은 이과 AI 데이터 서비스를 깊이 전문으로 하여 수학, 물리, 화학, 생물, 컴퓨터 5대 이과 학과를 아우르는 18개 고품질 데이터셋, 200만+ 연구 논문, 50만+ 실험 데이터, 1000+ 연구 전문가 네트워크를 구축하고, 연구 대규모 모델 학습을 위한 전문·엄격·고품질 학습 데이터를 제공하여 AI Scientist 자율 연구를 역량 강화합니다.
AI Scientist 자율 연구부터 AlphaProof 수학 증명, AlphaFold 3 구조 예측부터 Galactica 연구 대규모 모델까지, AI가 과학 발견 패러다임 변화를 가속합니다
Sakana AI가 발표한 AI Scientist 시스템은 문헌 조사, 가설 제안, 실험 설계, 논문 작성과 동료 심사 전 과정을 종단형으로 완수하며, 첫 AI 생성 논문이 ICLR 2025에 채택되어 자율 연구의 새 패러다임을 열었습니다.
Google DeepMind의 AlphaProof는 국제 수학 올림피아드(IMO)에서 은메달 수준에 도달하여 형식화 수학 추론에서 대규모 모델의 한계를 돌파하고 여러 경시급 문제를 해결했습니다.
DeepMind가 발표한 AlphaFold 3는 단백질, DNA, RNA 및 소분자 복합체 구조를 예측하여 2억+ 단백질 구조를 아우르며, 약물 발견과 생명과학 연구를 혁신적으로 가속합니다.
GitHub Copilot 업그레이드 버전은 연구 코드 생성, 수치 계산, 시각화 전 과정을 지원하며 과학 계산, 머신러닝, 데이터 분석 등 시나리오에서 SOTA를 달성하여 연구 효율을 크게 향상합니다.
Meta 업그레이드 버전 Galactica 과학 대규모 모델은 arXiv, Nature, Science 등 학제간 지식을 융합하여 문헌 서술, 공식 추론, 실험 설계를 지원하며 이과 전 학과를 아우릅니다.
Nature 2026 보도에 따르면 AI 주도 실험 설계와 자동화 플랫폼이 실험 파라미터 자동 최적화, 반응 결과 예측으로 R&D 효율을 10배 향상하며 화학 합성, 생물 실험에서 대규모 적용되었습니다.
신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 AI 연구 전 단계 데이터 인프라를 구축합니다
수학, 물리, 화학, 생물, 컴퓨터 5대 핵심 학과를 아우르며 학부부터 박사까지 전 단계 교재, 연습문제, 강의자료, 학습 자료 코퍼스를 제공합니다.
arXiv, Nature, Science, Cell 등 최고 학술지 논문 코퍼스로 200만+ 연구 논문을 아우르며 초록, 인용, 차트 구조화 어노테이션을 포함합니다.
실험 기록, 데이터 어노테이션, 결과 검증 전 과정을 아우르는 50만+ 멀티모달 실험 데이터로 화학 합성, 생물 측정, 물리 측정 등 시나리오를 커버합니다.
대학 교수, 연구원, 박사와 협력하여 1000+ 연구 전문가 심사 네트워크를 구축하고 학과 어노테이션의 전문성과 엄격성을 보장합니다.
5대 학과 핵심 지식점과 교과 체계 커버
전문가 심사와 AI 보조 이중 품질 관리
arXiv/Nature/Science/Cell 전체 커버
대학 교수/연구원/박사 심사
18개 고품질 데이터셋, 이과 연구 전 시나리오 커버
IMO, Putnam, CMO 등 수학 경시 문제로 문제, 해답, 지식점, 난이도 등급을 포함하며 수학 추론 대규모 모델 학습을 지원합니다.
형식화 수학 정리 증명 코퍼스로 Lean, Coq, Isabelle 등 증명 어시스턴트 형식을 포함하여 AlphaProof류 추론 모델을 지원합니다.
LaTeX 수학 공식과 기호 인식 코퍼스로 공식 이미지, LaTeX 소스, 의미 구조 어노테이션을 포함하여 공식 OCR과 생성을 지원합니다.
역학, 전자기학, 광학, 열학 실험 기록과 데이터로 실험 절차, 파라미터, 결과, 오차 분석 어노테이션을 포함합니다.
고전 역학, 전자기학 문제와 해답으로 힘 분석, 전기장 자기장, 회로 등 구조화된 추론 체인 어노테이션을 포함합니다.
양자역학 원리, 계산과 시뮬레이션 데이터로 파동함수, 연산자, 얽힘 상태 등 구조화된 어노테이션을 포함하여 양자 연구 AI를 지원합니다.
SMILES 분자식, 3D 구조, 성질 데이터로 유기, 무기, 생체 분자를 아우르며 분자 설계와 성질 예측을 지원합니다.
화학 반응 방정식, 반응 메커니즘, 생성물 예측 데이터로 반응 유형, 조건, 수율, 입체화학 어노테이션을 포함합니다.
합성 실험 기록, 조작 절차, 생성물 특성 데이터로 멀티모달 어노테이션을 포함하여 실험 자동화 AI 학습을 지원합니다.
종 분류, 형태 특징, 생태 습성 데이터로 동식물, 미생물을 아우르며 생물 다양성 연구를 지원합니다.
DNA, RNA, 단백질 서열과 구조 데이터로 기능 주석, 돌연변이 정보를 포함하여 AlphaFold류 구조 예측 모델을 지원합니다.
생태계, 개체군, 환경 인자 데이터로 종 관계, 먹이사슬, 생물 다양성 어노테이션을 포함하여 생태학 연구를 지원합니다.
Python, Java, C++ 등 다언어 코드 코퍼스로 주석, 문서, 단위 테스트를 포함하여 코드 생성 대규모 모델 학습을 지원합니다.
LeetCode, Codeforces 등 알고리즘 문제은행으로 문제, 해답, 복잡도 분석, 알고리즘 분류를 포함하여 코드 추론 모델을 지원합니다.
프로그래밍 언어 튜토리얼, 문서, 기술 블로그 코퍼스로 문법, API, 모범 사례를 포함하여 프로그래밍 어시스턴트와 문서 생성 AI를 지원합니다.
즉시 사용 가능한 신뢰할 수 있는 데이터셋부터 산업화 맞춤형 어노테이션, 인증 전문가 심사 네트워크까지, 朗慧 이과 데이터 3단계 시너지로 연구 대규모 모델 전 주기를 지원합니다
18개 표준화 이과 데이터셋, 통일 JSON 형식, 수학/물리/화학/생물/컴퓨터 5대 영역을 아우르며 구매 즉시 사용, 개통 즉시 학습 가능합니다.
주문형 연구 데이터 어노테이션 솔루션, 자체 개발 AI 보조 어노테이션 플랫폼, 전문가 심사 프로세스로 대규모 산업화 데이터 생산을 지원합니다.
대학 교수, 연구원, 박사와 협력하여 1000+ 연구 전문가 심사 네트워크를 구축하고 학과 어노테이션의 전문성과 엄격성을 보장합니다.
朗慧 이과 데이터셋 기반 6대 대표 AI 응용 시나리오로 연구 전 과정을 역량 강화합니다
AI가 논문 검색, 문헌 서술, 지식그래프 구축을 보조하여 연구 효율을 10배 향상하며 200만+ 연구 논문을 아우릅니다.
AI가 논문 작성, 공식 조판, 인용 관리를 보조하여 초안부터 완성본까지 전 과정을 지원하고 학술 발표를 가속합니다.
AI 주도 실험 방안 설계, 파라미터 최적화, 결과 예측으로 R&D를 10배 가속하며 화학 합성과 생물 실험에 적용되었습니다.
연구 코드 자동 생성, 수치 계산, 시각화, 머신러닝 전 과정을 보조하여 연구 효율을 크게 향상합니다.
실험 데이터 자동 분석, 통계 모델링, 시각화 제공으로 멀티모달 실험 데이터 심층 마이닝을 지원합니다.
학제간 지식 연관과 발견으로 잠재적 연구 가설을 발굴하여 과학 발견과 새 이론 탄생을 가속합니다.
朗慧 이과 데이터 전문가에게 연락하여 전체 데이터셋 카탈로그, 평가판 권한 및 맞춤형 솔루션을 받아보세요. 연구 AI 도입을 가속합니다