AI Co-Scientist | RAG-Powered Research Platform

Core Innovation

혁신적인 가설 생성

기존 문헌 및 데이터를 기반으로 창의적이고 정확한 가설을 신속하게 제안하여 연구의 시작점을 최적화합니다.

최적화된 실험 설계

지식 그래프를 활용해 최적의 실험 변수를 설계하고, 높은 재현성을 보장하는 워크플로우를 구축합니다.

지능형 데이터 분석

자율 에이전트가 대규모 데이터를 수집 및 필터링하여 신뢰성 높은 패턴과 통찰을 도출합니다.

심층 결과 해석

자가 수정 메커니즘과 불확실성 평가를 통해 결과의 객관성과 신뢰도를 극대화합니다.

자동화된 논문 작성

지식 그래프와 문헌 참조를 활용하여 출판 가능한 수준의 고품질 논문 초안을 생성합니다.

실시간 최적화

자율 에이전트와 동적 학습 그래프를 통해 연구 워크플로우를 즉각적으로 개선합니다.

Workflow Modules

RAG 기술이 접목된 과학 연구의 5단계 혁신

Phase 01

가설 생성 단계

방대한 문헌과 데이터를 연결하여 비선형적인 지식의 고리를 발견하고 창의적인 아이디어를 도출합니다.

GraphRAG Agentic RAG Multimodal

핵심 연구 문헌

데이터 관리 포인트

지식 그래프 기반 비선형적 연결 발견, 다중 홉 추론을 통한 고차원 가설 평가 및 지속적 학습.

Phase 02

실험 설계 단계

워크플로우 동적 계획 및 최적화를 통해 실험의 재현성을 확보하고 자원을 효율적으로 분배합니다.

Dynamic Planning Simulation

핵심 연구 문헌

데이터 관리 포인트

자율 에이전트의 실험 워크플로우 동적 최적화, 이미지-텍스트 통합 기반 포괄적 프로토콜 수립.

Phase 03

데이터 수집 및 분석

센서, 로그, 이미지 등 다중 모달 데이터를 통합 처리하여 숨겨진 상관관계를 자율적으로 발견합니다.

Auto-Cleaning Anomaly Detection

핵심 연구 문헌

데이터 관리 포인트

데이터 포인트 간 지식 그래프 구성, 텍스트/센서/이미지 통합 분석 및 이상 징후 자동 감지.

Phase 04

결과 해석 단계

다양한 관점에서 결과를 정제하고 자가 수정 메커니즘을 통해 해석의 불확실성을 최소화합니다.

Self-Correction Bias Mitigation

핵심 연구 문헌

데이터 관리 포인트

에이전트를 통한 결과 정제 및 필터링, 멀티모달 그래프를 활용한 시각-텍스트 통합 해석.

Phase 05

연구 논문 작성

검색된 지식과 실험 데이터를 결합하여 논리적 흐름이 완벽한 학술적 결과물을 자동 생성합니다.

Citation Management Visual Integration

핵심 연구 문헌

데이터 관리 포인트

지식 그래프 기반 문헌 인덱싱, 시각 자료(그래프/도표) 통합 및 설명 자동 생성 워크플로우.

System Implementation

환경 요구사항

Python 3.9+, CUDA-enabled GPU (추천), Docker/Kubernetes 인프라

설치 및 설정


                                    git clone ai-co-scientist && pip install -r requirements.txt

모델 연동

사전 훈련된 LLM, 지식 그래프(KG) 및 멀티모달 임베딩 모듈 구성

Usage Example

# 가설 및 실험 설계

hypo = HypoGen.generate(query)

plan = ExpDesigner.design(hypo[0])

# 데이터 분석 및 논문 작성

res = DataProc.analyze(raw_data)

paper = PaperWriter.write(res)