수많은 파일을 직접 찾아보는 대신, 과거 연구의 관계와 맥락을 따라 필요한 지식을 찾아가는 방법을 소개합니다.
어제의 연구가 오늘의 연구에 다시 쓰일 수 있도록 만드는 방법에 관심 있으시다면 이번 웨비나에 참석하시어 인사이트를 확인하는 시간이 되시기를 바랍니다.
많은 소재·화학 기업의 연구소에는 수년, 때로는 수십 년간의 R&D 데이터가 축적되어 있습니다.
Excel로 관리해온 배합표, Word로 작성한 실험 기록, PowerPoint에 남아 있는 연구 결과, PDF 형태의 분석 보고서까지.
문제는 데이터가 없는 것이 아니라 서로 연결되어 있지 않다는 것입니다.
이번 웨비나에서는 단순히 새로운 AI 기술을 도입하는 방법을 넘어, 기업 내부에 축적된 과거 R&D 데이터를 어떻게 연결하고 다시 활용할 수 있는지 실제 제조 R&D 관점에서 살펴봅니다.
Excel, 문서, 실험 데이터 등 서로 흩어져 있던 R&D 데이터를 연결하고, 이를 AI/ML이 활용할 수 있는 연구 자산으로 만드는 방법을 소개합니다.
특히 다음과 같은 내용을 소개드릴 예정입니다.