오토데스크가 국내 토목 엔지니어링 기업 건화와 인공지능(AI) 기반의 엔지니어링 디지털 전환을 위한 업무협약을 체결했다고 전했다. 양사는 이번 협력을 통해 엔지니어링 설계의 효율을 높이고 데이터 중심의 협업 환경을 구축하는 데 집중하기로 했다. 최근 엔지니어링 업계에서는 설계 변경 시 파일을 개별적으로 공유하거나 데이터를 반복해서 입력하는 등의 비효율적인 업무 방식이 생산성 저하의 원인으로 꼽히고 있다. 오토데스크와 건화는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 클라우드 기술을 도입하고, 업무 전반의 과정을 고도화하는 데 힘을 모을 계획이다. 이번 협약의 주요 내용은 세 가지 분야로 나뉜다. 우선 프로젝트 정보를 한곳에서 통합 관리하는 AI 기반 공통 데이터 환경(CDE) 플랫폼을 구축한다. 클라우드를 통해 설계 도면과 검토 의견, 변경 이력 등을 체계적으로 관리함으로써 실시간 정보를 바탕으로 한 협업 체계를 마련한다는 구상이다. 상하수도 분야에서는 ‘오토데스크 워터 인프라스트럭처(Autodesk Water Infrastructure : AWI)’를 활용해 설계와 분석, 운영 전반의 디지털 고도화를 추진한다. 건화가 보유한 산업 전문성과 오토데스크의 기술력을 결합해 데이터 기반의 의사결정을 강화하고 수자원 인프라 분야에서 새로운 혁신 사례를 만든다는 전략이다. 또한 복잡한 변수를 처리해야 하는 전산유체역학(CFD) 해석 자동화를 위한 기술 검증(PoC)도 진행한다. 오토데스크는 유체 해석 업무의 분석 효율을 높여 엔지니어가 보다 핵심적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성할 수 있다고 설명했다.     오토데스크코리아 오찬주 대표는 “상하수도와 국토 개발, 교통 인프라 등에서 풍부한 경험을 갖춘 건화와 협력해 AI 기반 엔지니어링 환경을 구체화할 계획”이라고 전하며, “의미 있는 성공 사례를 발굴해 국내 엔지니어링 산업의 AI 전환을 지속적으로 지원하겠다”고 밝혔다. 건화의 황규영 대표이사는 “글로벌 엔지니어링 시장의 화두인 디지털 전환을 가속화하기 위해 오토데스크와 협력하게 되어 뜻깊다”면서, “건화의 실무 경험과 오토데스크의 클라우드, AI 설루션이 시너지를 내어 기술력을 한 단계 높이는 혁신적인 표준을 만들어 가길 기대한다”고 전했다.

이에이트(E8)가 환경 인프라 및 수자원 관리 전문 기업인 이피에스이앤이(EPS EnE)와 디지털 트윈 및 데이터 기반 기술 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 양사는 이번 협약을 바탕으로 환경 인프라와 수자원 관리 분야에서 디지털 전환 가능성을 공동으로 검토한다. 관련 기술 협력과 공동 사업 기회 발굴도 함께 추진할 계획이다. 이번 협약의 주요 내용은 상하수도 운영 최적화와 처리장 지능화, 관망 관리 및 도시 침수 대응, 물순환 모니터링 등 환경 인프라 전반에 대한 디지털 트윈 적용 검토를 포함한다. 또한 데이터 기반의 운영 관리 체계를 구축하고 공동 사업 수주와 정부 연구개발 및 실증 사업에도 함께 참여하기로 했다. 이에이트는 온톨로지 기반의 데이터 구조화 기술과 디지털 트윈 플랫폼을 보유하고 있다. 산업 데이터를 의미 단위로 연결해 이를 운영 판단과 실행으로 확장하는 기술이 강점이다. 이에이트는 이번 협력을 통해 환경 인프라 분야에서도 데이터 기반 운영 체계 구축 가능성을 구체화한다는 방침이다. 이피에스이앤이는 상하수도 및 환경 인프라 운영 최적화 설루션을 제공하는 기업이다. 인공지능 기반 수처리 시설 운영 관리 시스템인 ‘STEP-AI WATER’를 중심으로 지능형 수처리 공정, 에너지 관리, 예지 보전, 영상 기반 감시 등 운영 관리 기술을 고도화하고 있다. 양사는 각자의 기술 역량을 바탕으로 환경 인프라 운영의 효율성을 높이고 데이터 기반 의사결정 체계를 강화할 수 있는 협력 모델을 단계적으로 검토할 예정이다. 이에이트 관계자는 “환경 인프라 분야에서도 운영 데이터를 기반으로 한 실질적인 의사결정과 실행에 대한 요구가 커지고 있다”면서, “디지털 트윈 기술을 통해 운영 효율화와 관리 체계 고도화로 이어지는 적용 사례를 만들어 나갈 계획”이라고 밝혔다.  

지멘스가 4월 20일~24일 독일 하노버에서 열리는 산업 박람회 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다. 지멘스는 이번 박람회에서 산업 현장의 혁신을 가속하고 생산성과 효율성을 높이는 산업용 AI 기반 혁신 기술을 선보일 계획이라고 전했다. ‘미래를 위한 혁신의 가속화’라는 주제로 열리는 이번 전시에서 지멘스는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼 ‘지멘스 엑셀러레이터’와 생성형 AI 기반의 ‘산업용 AI 코파일럿’을 중심으로 제조 산업의 디지털 전환과 AI 전환을 지원하는 방법을 집중 조명한다. 지멘스 부스에서는 산업용 AI, 디지털 트윈, 소프트웨어 기반 기술이 현실과 디지털 세계를 어떻게 융합하는지 보여주는 시연과 시뮬레이션을 체험할 수 있다. 전시 공간은 이노베이션 허브, 소비재 산업을 위한 디지털 엔터프라이즈, 딥 다이브 등 세 가지 주제로 구성된다. 이노베이션 허브는 인공지능이 데이터를 기반으로 제품 설계를 최적화하는 단계부터 공정을 실시간으로 조정하는 적응형 생산 체계까지 지멘스의 핵심 기술력을 집약해 보여준다. 소비재 산업을 위한 디지털 엔터프라이즈 존에서는 산업용 AI 디지털 트윈을 기반으로 설계, 생산, 공급망, 운영을 유기적으로 연결하는 제조 방식을 제시한다. 반죽 제조 공정에 인공지능과 디지털 트윈 기술을 적용해 적응형 공장으로 전환한 미국 스낵 브랜드 프링글스의 사례가 대표적이다. 글로벌 식품 기업 펩시코는 지멘스 엑셀러레이터 포트폴리오를 활용해 설비 변경 없이도 문제의 90%를 사전에 식별하는 성과를 거두었다. 브라질 화장품 기업 나투라는 디지털 트윈 기술로 에센셜 오일 추출 공정의 효율성과 지속 가능성을 개선했다. 기술별 딥 다이브 존에서는 시스템 엔지니어링과 AI를 결합해 제품 개발 기간을 단축하고 디지털 트윈으로 공정을 사전에 검증하는 기술 기반을 소개한다. 모듈형 설계를 통한 장비 운영의 유연성 확보와 에너지 인프라 기술을 활용한 공장 운영 효율 개선 방안도 함께 전시한다. 항공우주, 전자, 산업용 장비, 데이터 센터 등 다양한 산업의 실제 적용 사례도 확인할 수 있다.     한편, 250명 이상의 전문가가 참여해 산업 AI와 관련된 180여 개의 주제를 다루는 프로그램도 현장에서 진행된다. 업계 리더와 기술 전문가들은 디지털 혁신의 실제 모습과 성공 사례를 발표하며, 산업 메타버스와 인공지능이 식음료 산업을 어떻게 변화시키는지에 대한 토론도 이어진다. 이 프로그램은 온라인 플랫폼을 통해 생중계된다. 한국지멘스의 정하중 대표이사는 “산업용 AI와 디지털 트윈을 비롯한 지멘스의 혁신 기술은 숙련 인력 환경 변화와 에너지 비용 증가 속에서 기업들이 효율적인 운영 방안을 찾는 데 도움이 될 것으로 기대한다”면서, “이번 박람회가 국내 기업들이 글로벌 제조 혁신의 방향을 이해하고 인공지능을 활용한 경쟁력 강화 가능성을 검토하는 계기가 되길 바란다”고 밝혔다.

SAP는 4월 20일~24일 독일에서 열리는 ‘하노버 메세 2026’에 참가한다. SAP는 이번 박람회에서 ‘신뢰할 수 있는 오케스트레이션과 더 스마트한 실행’을 주제로 에이전틱 AI 기반의 제조 및 공급망 혁신 설루션을 공개한다고 전했다. 비즈니스 AI가 기업의 핵심 운영 프로세스를 어떻게 혁신하는지에 대한 구체적인 비전을 제시한다는 계획이다. SAP의 크리스티안 클라인 CEO는 이번 행사에서 AI 전략적 목표를 실제 비즈니스 실행으로 전환하는 방법론에 대해 발표한다. 그는 제조업계가 마주한 원가 상승과 글로벌 경쟁 심화 등의 문제를 해결하기 위해 AI를 비즈니스 프로세스에 직접 내재화하는 방향성을 강조할 예정이다. SAP는 비즈니스 AI가 포함된 제조, 공급망, 클라우드 ERP 애플리케이션을 통해 기업이 시장 변화를 새로운 성장 기회로 전환하도록 지원한다. 특히 이번 박람회에서 선보이는 에이전틱 AI는 핵심 워크플로에 통합되어 작동한다. AI 에이전트가 변화를 감지하고 운영 제약 조건을 분석해 최적의 행동을 실시간으로 자동 실행하는 방식이다. 이를 통해 기업이 단순한 가시성 확보를 넘어 더 빠르고 정확한 의사결정을 내릴 수 있다는 것이 SAP의 설명이다.     SAP는 설계와 계획부터 제조, 물류, 자산 관리에 이르는 전 과정에서 데이터와 프로세스를 통합한다. SAP 공급망 오케스트레이션 설루션은 실시간 지식 그래프와 생성형 AI인 쥴(Joule)의 역량을 결합해 다단계 공급업체 네트워크의 위험을 사전에 감지한다. 또한 디지털 제품 여권과 전자 인보이스 컴플라이언스 등 규제 준수 기능을 비즈니스 프로세스에 내재화해 복잡한 글로벌 규제 환경에서도 지능적인 사업 확장을 돕는다. 글로벌 파트너사와의 협업도 강화한다. SAP는 액센츄어, 삼일PwC, 캡제미니 등과 함께 엔드 투 엔드 제조 및 공급망 설루션을 시연하며, 스노우플레이크와는 데이터 세션을 공동 진행한다. 아울러 제조 가치사슬 전반에서 기업 간 데이터를 안전하게 교환하는 ‘매뉴팩처링-X’ 이니셔티브를 통해 디지털 제조 생태계 구축에서의 역할을 보여준다. 현장 부스에서는 방문객을 위한 가이드 투어와 체험 공간이 운영된다. 독일 공작기계 기업 DMG 모리의 CNC 머신이 부품을 생산하고 울만 패키징 머신에 투입하는 실물 연동 시연이 진행된다. 휴머노이드 로봇이 자율적으로 피킹과 패킹 작업을 수행하는 시연을 통해 디지털 의사결정이 물리적 실행으로 연결되는 미래 제조 현장을 확인할 수 있다. SAP의 도미닉 메쯔거 공급망 관리 부문 최고제품책임자는 “제조 기업은 복잡성을 관리하면서 변화에 민첩하게 대응해야 하는 과제에 직면해 있다”면서, “에이전틱 AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 내재화해 시장 변화를 실시간으로 감지하고 즉각적인 실행으로 연결하도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

다쏘시스템은 4월 20일~24일 열리는 ‘하노버 메세 2026’에서 인공지능(AI)과 버추얼 트윈(Virtual Twin), 버추얼 동반자(Virtual Companion) 기술이 산업 자동화를 어떻게 변화시키는지 공개한다고 밝혔다. 제조업체가 시장 수요 변화와 공급망 변동에 유연하게 대응하면서 스마트하고 안전한 공장을 구축하도록 지원하는 기술이 중심이다. 전시관에서는 제조 의사결정자를 대상으로 현실과 가상이 결합한 3D유니버스(3D UNIV+RSES) 기반의 차세대 생산 시스템을 선보인다. 이 환경은 모바일 로봇과 고도화된 모델링, 시뮬레이션, 실시간 데이터 통합 기능을 갖췄다. 다쏘시스템은 실제 시스템을 구축하기 전에 가상 세계에서 설계와 검증, 최적화를 마칠 수 있어 운영 중단 없이 공정을 개선할 수 있다고 설명한다.     주요 전시 내용으로는 생성형 AI를 활용한 휴머노이드 로봇 설계와 최적화가 포함된다. 실제 산업 환경을 반영한 시나리오를 통해 로봇을 통합 시스템으로 설계하며, 물리적인 시제품을 만들기 전에 완성도를 높이는 방식이다. 공장 레이아웃과 제조 자원, 물류 흐름을 시뮬레이션하여 병목 구간을 찾아내고 공정 효율을 높이는 기술도 소개한다. 가상 커미셔닝 기술을 활용하면 설비와 공정, 프로그램의 동작을 실시간으로 사전 검증할 수 있다. 공장을 실제로 짓기 전에 워크플로를 테스트해 효율을 높이는 과정이다. 몰입형 산업 시뮬레이션은 로봇의 동작과 인간과 로봇의 협업 환경을 실제처럼 체험하고 교육하는 데 쓰인다. 보안과 유지보수 측면의 기술도 강화했다. 소프트웨어의 취약점을 추적하고 리스크를 미리 파악해 안전한 운영 요건을 충족하도록 돕는다. 로봇이나 컨베이어 등 설비에서 발생하는 성능 데이터는 버추얼 트윈에 실시간으로 반영되어 지속적인 최적화가 이루어진다. 증강현실 기술은 장비 위에 수리 지침을 직접 띄워 작업자의 유지보수 업무를 지원한다. 한편, 다쏘시스템은 플로랑스 베르제랑 EMEA 지역 부사장이 행사 첫날 기조연설자로 나서, 생성형 AI를 실제 산업 성과로 전환하는 방안에 대해 발표할 예정이라고 전했다.

#태성에스엔이 #CAE #컨퍼런스 구조/유동/열 해석부터 AI 연계까지 | TSTS 2026 기술 컨퍼런스 안내    이 내용이 제대로 보이지 않으면 행사 상세 페이지에서 확인하시기 바랍니다. 엔지니어링 경쟁력은 더 이상 기술의 보유 여부가 아니라 얼마나 빠르고 효과적으로 활용하는가에 의해 결정됩니다. 특히 AI와 시뮬레이션의 결합은 제품 개발 속도와 의사결정 방식 전반에 의미 있는 변화를 만들어오고 있습니다. TSTS 2026에서는 다양한 산업의 실제 적용 사례를 통해 엔지니어링 혁신이 어떻게 개발 기간 단축, 비용 절감, 경쟁력 강화로 이어지는지를 확인하실 수 있습니다. - 개발 리드타임 단축 및 비용 절감 사례 - 데이터 기반 설계 의사결정 고도화 전략 - 기업 경쟁력 강화를 위한 기술 활용 방향 이번 행사를 통해 귀사의 엔지니어링 전략을 점검하고, 실질적인 성과로 이어질 수 있는 방향을 확인하시기 바랍니다. 출장공문 다운로드 ■ AGENDA 기조연설 : 10:00 ~ 11:20 르웨스트홀 A 10:00 – 10:30  |  #Ai 반도체 Agentic AI 인공지능을 위한 HBM-HBF 메모리 구조의 혁신 Physical AI 시대로의 진입에 따라 AI의 성능은 이제 GPU가 아닌 '메모리 대역폭과 용량'에 의해 결정됩니다. 본 강연에서는 초거대 AI 데이터 센터의 핵심 전략이 될 HBM-HBF 최적화 구조를 제안합니다. 차세대 기술인 HBDF와 3차원 통합 구조를 통해 미래 AI 서비스를 위한 메모리 기술 혁신의 방향성을 확인하시기 바랍니다. 김정호 교수  KAIST 10:30 – 11:00  |  #방산/구조해석 고밀도 AESA 레이더 시스템을 위한 구조해석 기반 수냉식 냉각판 설계와 검증: 내압 성능 예측부터 헬륨 기밀시험을 통한 프로토타입 검증까지 근접방어무기체계(CIWS)의 핵심인 AESA 레이더는 고밀도 발열 소자를 포함한 TRM의 안정적 냉각이 운용 신뢰성을 좌우합니다. 본 발표에서는 복잡한 냉각 유로를 내장한 수냉식 냉각판의 설계 단계에서 구조해석을 통해 내압 성능과 최대 변위를 사전 검증한 과정을 소개합니다. 제작 공정 안정화를 거쳐 완성된 프로토타입에 대한 헬륨 기체 내압시험 결과를 통해 설계 기준 충족 여부를 확인하시기 바랍니다. 신동준 수석연구원  LIG D&A 11:00 – 11:20  |  #Ai+Ansys From Physics to AI: The Evolution of Simulation with Ansys and Tae Sung S&E AI의 기능 확대에 따라, 공학 시뮬레이션 분야에서도 '정확한 물리 해석'을 유지하면서 '속도와 자동화'를 극대화할 수 있는 도구로서의 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 본 세션에서는 Ansys의 AI의 기술개발 현황과 함께 이의 올바른 적용을 위한 태성에스엔이의 서비스를 설명합니다. 윤진환 본부장  태성에스엔이 Lunch Break 11:30 - 12:50 산업군 트랙 : 12:50 ~ 17:00 르웨스트홀 4F 각 세션장 전기/전자/ 반도체 자동차/ 모빌리티 항공우주/ 방산 에너지/중공업/ 플랜트 헬스케어  Agenda 한 눈에 보기 ■ 사전등록 안내 기간 : 2026.04.01.~05.08. 한정된 좌석으로 인하여 조기 마감 될 수 있습니다. 혜택 1 사전등록 후 현장참여 선착순 300분께 태성에스엔이의 키링을 제공합니다.   혜택 2 사전등록 후 현장참여 선착순 500분께 점심식사를 제공합니다.   ＊ 행사 종료 후 진행되는 설문조사에 참여해 주세요. 소중한 의견을 주신 분들께 깜짝 기념품을 드립니다. 사전신청 바로가기 Sponsor Platinum Gold Silver

이에이트가 물리 해석 시뮬레이션 기술을 고도화하고 인공지능(AI) 기반 시뮬레이션의 산업 활용 범위를 넓히고 있다고 밝혔다. 물리 해석 시뮬레이션은 열, 유체, 구조, 전자기 등 여러 분야에서 제품 설계와 성능 검증의 핵심 도구로 쓰여 왔다. 하지만 전문가 의존도가 높고 반복 작업에 많은 시간이 걸리는 한계가 있었다. 이에 따라 산업 현장에서는 더 빠르고 유연하게 활용할 수 있는 AI 기반 자동화 기술에 대한 수요가 늘고 있다. 최근 주목받는 기술은 ‘AI 대리 모델(AI surrogate)’이다. 이 기술은 반복적인 물리 시뮬레이션 결과를 학습해 근사치를 빠르게 도출하는 방식이다. 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리는 시뮬레이션을 보완하면서 다양한 조건을 현실적으로 비교하고 검토할 수 있어 산업계의 관심이 높다. 이에이트의 ‘NFLOW Ai(엔플로우 Ai)’는 웹 환경에서 물리 시뮬레이션을 실행하고 GNN U-Net 기반의 AI 대리 모델을 활용해 해석 주기를 단축하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼이다. 별도의 장비 설치 없이 웹 브라우저에서 시뮬레이션을 수행할 수 있어 현장 활용성이 좋다. 이에이트는 NFLOW Ai를 데이터 지능 플랫폼 ‘NAXiS(넥시스)’, 운영 의사결정 시스템 ‘NAX Ops(넥스옵스)’와 연계하고 있다. 시뮬레이션 결과가 실제 운영 판단과 의사결정으로 이어지는 통합 구조를 구축하겠다는 취지다. 이에이트는 시뮬레이션이 전문가 중심의 영역에서 실무 도구로 역할이 변화하고 있다고 설명했다. 이어 NFLOW Ai를 통해 많은 현장에서 시뮬레이션을 쉽게 활용하는 환경을 만들고, AI 기술과의 결합을 통해 실질적인 가치를 만드는 개발을 이어가겠다고 밝혔다. 또한 제조, 에너지, 인프라 등 주요 산업에서 AI 기반 시뮬레이션의 활용이 시나리오 검토와 의사결정 지원으로 확대되는 추세에 따라, 기술 고도화와 제품 연계를 통해 시장 입지를 넓힌다는 계획이다.  

아마존웹서비스(AWS)는 과학자들이 신약을 더 빠르고 체계적으로 설계하고 검증할 수 있도록 돕는 인공지능(AI) 기반 애플리케이션인 ‘아마존 바이오 디스커버리(Amazon Bio Discovery)’를 출시했다. 아마존 바이오 디스커버리는 방대한 생물학 데이터를 학습한 전문 AI 모델인 생물학 파운데이션 모델 카탈로그에 과학자들이 직접 접근할 수 있도록 지원한다. 이들 모델은 신약 후보 물질을 생성하고 평가하며, 신약 발굴 초기 단계에서 항체 치료제 연구를 앞당기는 역할을 한다. 과학자들은 아마존 바이오 디스커버리의 AI 에이전트를 통해 일상적인 언어로 연구 목표에 맞는 모델을 선택하고 입력 변수를 최적화할 수 있다. 기존 실험 데이터를 활용해 모델을 추가로 학습시켜 예측의 정확도를 높이는 것도 가능하다. 선정된 후보 물질은 실제 실험실로 보내져 합성하고 테스트하는 과정을 거치며, 그 결과는 다시 애플리케이션으로 전달된다. AWS는 이러한 방식을 통해 실험실과 연계한 지속적인 반복 실험 구조를 구현했다.     그동안 신약 발굴 분야에 AI를 도입하는 데는 어려움이 많았다. 생성형 AI의 발전으로 머신러닝 모델이 늘어났지만, 이를 다루려면 코딩 능력과 복잡한 인프라 관리 기술이 필요했기 때문이다. 수십 개의 모델 성능을 직접 비교하는 것도 쉽지 않았고, 이를 지원할 전산 생물학자도 부족한 실정이었다. 물리적 실험을 위해 데이터를 주고받는 과정 역시 여러 시스템에 흩어져 있어 관리가 까다로웠다. 아마존 바이오 디스커버리는 AI 모델과 분석 패키지를 비교 평가하는 벤치마크 라이브러리와 실험 설계를 돕는 AI 에이전트, 통합 실험실 파트너 네트워크를 제공해 이런 문제를 해결하고자 했다. 이를 통해 얻은 피드백은 다음 설계 단계를 개선하는 밑거름이 된다. 이 서비스는 제약사와 바이오테크, 학계 연구기관이 필요로 하는 데이터 보호와 보안 환경을 갖추고 있다. 데이터는 완전히 격리되어 보호되며, 고객은 모든 지식재산과 데이터에 대한 소유권을 가진다. 아마존 바이오 디스커버리는 아페리스와 볼츠 등 파트너사의 오픈소스 및 상업용 모델을 포함해 폭넓은 생물학 특화 AI 모델 카탈로그를 제공한다. 앞으로 바이오허브와 프로플루언트의 모델도 추가될 예정이다. 과학자들은 코딩 대신 자연어를 사용해 단계별 실험 과정을 구성할 수 있으며, 제조 용이성이나 온도 안정성 같은 항체 후보 물질의 특성을 평가하는 데이터셋을 활용해 최적의 모델을 고를 수 있다. 실제로 메모리얼 슬론 케터링 암센터(MSK)는 아마존 바이오 디스커버리의 AI 에이전트를 활용해 약 30만 개의 새로운 항체 분자를 설계했다. 이 가운데 유망한 후보 물질을 테스트하는 데까지 걸린 시간은 몇 주에 불과했다. 기존 방식으로 1년 가까이 걸리던 작업을 대폭 단축한 것이다. 현재 MSK를 비롯해 바이엘, 브로드 인스티튜트, 프레드허치 암센터 등이 이 서비스를 초기 도입해 활용하고 있다. AWS의 라지브 초프라 헬스케어 AI 및 생명과학 부문 부사장은 “AI 에이전트는 컴퓨터 전문 지식이 없는 연구자들도 고도화된 과학 역량을 활용할 수 있게 한다”면서, “첨단 AI와 보안 인프라의 결합은 이전에는 불가능했던 방식으로 항체 발굴을 가속화할 것”이라고 설명했다.