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LabChin연구 특화 모듈 개발 중

흩어진 연구 자료를 하나의 AI 연구환경으로 잇습니다.

LabChin은 기업 R&D 조직을 위한 AI 연구환경입니다. 논문과 특허 조사부터 계산, 실험 데이터, 지난 판단의 기록까지 연구 과정 전체를 하나로 잇습니다. 지금 개발하고 있으며, 함께 검증할 협력 기업을 찾고 있습니다.

협력 문의하기무엇을 하는지 보기
연구자들이 AI 동료와 함께 시료와 원본 기록을 비교하는 연구실 장면

연구 자산은 많습니다. 그런데 흩어져 있습니다.

기업 R&D 조직에는 연구 자산이 많이 쌓여 있습니다. 하지만 서로 다른 시스템과 연구자에게 나뉘어 있습니다.

쌓여 있는 자료

  • 논문
  • 특허
  • 기술자료
  • 사내 보고서
  • 연구노트
  • 코드
  • 계산과 시뮬레이션 결과
  • 실험 데이터
  • 설비 데이터
  • 과거 프로젝트
돋보기가 놓인 연구노트, 현미경, 확인 표시가 있는 문서, 기록 묶음이 서로 떨어져 놓여 있는 그림

그래서 새 연구를 시작할 때마다 같은 일을 다시 합니다.

  1. 과거 자료를 다시 찾습니다.

  2. 연구가 어떻게 이어져 왔는지 파악합니다.

  3. 기존 연구와 얼마나 겹치는지 확인합니다.

  4. 여러 후보를 비교합니다.

  5. 과거에 왜 그렇게 판단했는지 다시 확인합니다.

LabChin이 하는 일

LabChin은 연구 과정 전체를 하나의 AI 연구환경으로 연결합니다.

개발 중

  1. 찾고, 흐름을 파악합니다.

    논문, 특허, 사내 자료를 함께 찾고 연구가 어떻게 이어졌는지 보여 줍니다.

  2. 겹치는지 확인하고, 빈 곳을 찾습니다.

    새 아이디어를 기존 연구와 비교하고 아직 연구되지 않은 부분을 찾습니다.

  3. 다음 질문을 만들고, 후보를 비교합니다.

    다음에 확인할 질문과 가설을 제안하고 후보를 같은 기준으로 비교합니다.

  4. 어려운 논문을 직접 바꿔 보며 이해합니다.

    변수와 조건을 직접 바꿔 결과가 어떻게 달라지는지 봅니다.

  5. 여러 Research Agent가 동시에 일합니다.

    질문을 나눠 조사, 계산, 검증을 병렬로 하고 결과를 하나로 모읍니다.

  6. 계산 결과를 실제 연구 데이터와 잇습니다.

    계산 결과를 실험 데이터, 설비 데이터, 연구노트와 연결합니다.

  7. 결과뿐 아니라 과정을 남깁니다.

    무엇을 조사했고 왜 그렇게 판단했는지 Research Memory로 쌓습니다.

LabChin의 모듈 26개

개발 중

  1. 연구 탐색·조사
  2. 연구 History·맥락 탐색
  3. 선행연구·중복 분석
  4. Research Gap 탐색
  5. 연구 질문·가설 생성
  6. 자료 비교·의사결정 지원
  7. 논문 이해
  8. 개념 실험실(Explorable Explanations)
  9. 계산과학·Scientific Computing
  10. 병렬 Research Agent
  11. 실험·계산 재현
  12. 연구·실험·설비 데이터 연결
  13. 사내 연구지식 연결
  14. 연구자료 관리·Knowledge Map
  15. Research Memory
  16. 근거·출처·Citation 관리
  17. 연구자·기관·기술역량 탐색
  18. Research Workflow 자동화
  19. 지속적 Research Monitoring
  20. Harness·Agent Orchestration
  21. Human-in-the-loop
  22. 연구 산출물 생성
  23. 연구 Workflow·지식 재사용
  24. 연구팀 협업·Shared Context
  25. AI 결과 검증·품질관리
  26. 보안·권한·감사

연구자를 돕는 AI입니다.

LabChin은 AI-driven이 아니라 AI-assist입니다. 연구의 중심은 연구자입니다. AI는 곁에서 시간이 많이 드는 일을 덜어 줍니다.

AI가 돕는 일

  • 자료 조사
  • 근거 정리
  • 후보 비교
  • 계산과 재현
  • 다음 질문 찾기

함께 검증할 협력 기업을 찾습니다.

이 연구환경을 실제 기업 R&D 문제에 적용해 함께 검증하고 발전시키려 합니다.

첫 PoC는 이렇게 제안합니다

  1. 과제 하나 선정

    실제 연구 과제 하나를 선정합니다.

  2. 자료 연결

    관련 논문과 사내 자료, 실험 또는 엔지니어링 데이터, 기존 연구 프로세스를 연결합니다.

  3. 함께 검증

    아래 다섯 가지에 실제로 도움이 되는지 함께 확인합니다.

함께 확인할 것

  • 연구 조사와 검토 시간이 줄어드는가
  • 전에는 찾지 못한 정보와 변수를 찾는가
  • 계산과 연구 결과의 재현성이 높아지는가
  • 연구 지식을 다시 쓰게 되는가
  • 다음 연구 방향을 찾는 데 실제로 도움이 되는가
평가 기준 보기

서로 준비하는 것

협력 기업

  • 실제 R&D 과제
  • 해당 분야의 전문지식
  • 활용할 수 있는 연구 데이터
  • 연구자의 검증과 피드백

HDATF

  • AI Research Workflow
  • Research Agent
  • 데이터와 지식 연결
  • 계산 환경
  • Research Memory
  • Harness와 Orchestration
  • 사용자 환경

실제 연구 과제 하나로 시작해 보세요.

과제와 함께 쓸 수 있는 자료를 알려 주세요. 첫 PoC의 범위를 함께 정합니다.

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