지속 가능하고 친환경적인 기술로 나아가는 데 있어 새로운 소재 개발은 중요해졌습니다. 그러나 기존의 연구 및 개발(R&D) 과정은 종종 비용이 많이 들고 느리며, 전문성이 분산돼 제약받는 경우가 많았습니다. 독일 스타트업 Quantistry는 양자 기술, 물리학 기반 시뮬레이션, 그리고 기계 학습을 결합해 이러한 도전을 극복하고자 합니다.
Quantistry는 소재와 분자의 특성을 시뮬레이션하기 위해 소규모 양자 컴퓨터와 AI를 활용하는 클라우드 기반 플랫폼을 개발했습니다. 이러한 과정을 자동화함으로써, 해당 플랫폼은 기존 R&D에서 발생하는 많은 시행착오를 제거합니다. 이 혁신적인 기술을 통해 기업들은 처음부터 잠재성이 가장 높은 소재를 개발하는 데 노력할 수 있습니다.
Quantistry의 혁신적인 접근으로 최근 300만 유로의 투자를 확보했습니다. 이 투자 라운드는 유럽의 유명한 영향 펀드 인 Ananda Impact Ventures가 주도하였으며, 독일 선진 화학기업인 BASF의 비즈니스 인큐베이터 인 Chemovator의 지원을 받았습니다. 이 금융적인 지원은 Quantistry가 시뮬레이션 플랫폼을 더욱 향상시키고 고객 베이스를 확대하는 데 도움이 될 것입니다.
Quantistry의 CEO 인 Marcel Quennet은 그들의 목표가 산업 R&D를 가속화하는 데 그치지 않고 기술을 민주화하여 예산이 제한된 기업들에게도 접근 가능하게 하는 것이라고 강조합니다. 이를 통해, 그들은 화학 R&D 및 소재 과학의 풍경을 혁신하고 산업을 친환경으로 이끄는 것을 목표로 하고 있습니다.
Quantistry에 대한 최근 투자는 AI 응용 프로그램이 다양한 분야에서 증가하고 있다는 성장하는 추세를 반영합니다. 전 세계의 기업들이 의료 치료부터 청정 에너지 솔루션까지 중요한 혁신을 가속화하기 위해 기계 학습에 점점 더 의존하고 있습니다. 이러한 AI 투자의 급증은 의미 있는 지속 가능한 발전을 이끌 수 있다는 잠재성을 인식한 것을 보여줍니다.
Quantistry가 소재 발견을 가속화하는 데 AI를 활용하는 유일한 회사는 아닙니다. Google DeepMind는 과학 역사 전체에서 발견된 총 개수를 45배 초과하는 2.2백만 개의 결정 구조를 예측할 수 있는 딥 러닝 도구를 공개했습니다.
2019년에 설립된 Quantistry는 선도적인 사고를 지닌 개인들의 팀에 의해 설립되었습니다. Marcel Quennet, CEO뿐만 아니라, Quantistry의 공동 창업자로는 연산 화학자이자 과학 전문가 인 Arturo Robertazzi와 재무 전문가 겸 실전 기업인인 Stefan Kupferberg가 있습니다.
양자 기술, 물리학 기반 시뮬레이션, 그리고 기계 학습의 결합을 통해 Quantistry는 소재 발견 과정을 혁신하고 있습니다. 이러한 첨단 기술에 대한 접근성을 더욱 확대함으로써, Quantistry는 산업을 친환경적이고 더 지속 가능한 미래로 이끄는 데 기여하고 있습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Quantistry는 무엇인가요?
Quantistry는 양자 기술, 물리학 기반 시뮬레이션, 및 기계 학습 기술을 결합하여 소재 발견 및 개발을 신속히 진행하는 독일의 스타트업입니다.
Quantistry의 플랫폼은 어떻게 작동하나요?
Quantistry는 소규모 양자 컴퓨터와 AI를 활용한 클라우드 기반 플랫폼을 개발했습니다. 사용자는 소재와 분자의 특성을 시뮬레이션할 수 있으며, 이로써 비용이 많이 드는 시행착오 법을 줄일 수 있습니다.
Quantistry는 어떻게 R&D를 보다 접근 가능하게 만들려고 하나요?
Quantistry는 기술을 민주화하여 예산이 제한된 기업들에게 접근 가능하게 하려고 노력합니다. 이를 통해, 그들은 화학 R&D 및 소재 과학의 풍경을 변화시키고, 산업을 더 친환경적인 미래로 이끄는 것을 목표로 합니다.
Quantistry가 최근 받은 투자는 무엇인가요?
Quantistry는 최근 300만 유로의 자금을 확보했습니다. 이 투자 라운드는 유명한 유럽 영향 펀드 인 Ananda Impact Ventures가 주도하였으며, 독일 선진 화학 기업인 BASF의 비즈니스 인큐베이터 Chemovator의 지원을 받았습니다.
소재 발견에 있어 AI의 중요성은 무엇인가요?
AI, 특히 기계 학습은 소재 발견을 가속화하는 강력한 도구로 등장했습니다. 이를 통해 연구자들은 방대한 양의 데이터를 처리하고 속성을 예측함으로써 더 빠르고 효율적인 개발 과정을 거칠 수 있습니다.
소재 발견을 위해 AI를 사용하는 다른 회사가 있나요?
네, Google DeepMind가 대표적인 예입니다. 그들은 과학 역사 전체에서 발견된 총 개수를 45배 이상 초과하는 2.2백만 개의 결정 구조를 예측할 수 있는 딥 러닝 도구를 발표했습니다.
Quantistry에 대한 더 많은 정보를 원하시면 quantistry.com의 공식 웹사이트를 방문해 주세요.
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