AI/ML을 위한 기계적 모델에서 생성된 시뮬레이션 데이터 생성최근 AI/ML 관련 데모를 위해 생물공정 분야 고객사 두 곳을 연달아 방문했는데, 흥미롭게도 두 곳 모두 동일한 질문을 했습니다. 두 고객사 모두 현재 디지털 트윈 접근 방식, 특히 제한된 실험 데이터 세트를 보완하기 위한 시뮬레이션 데이터 생성에 관심을 갖고 있었습니다.
1. 기계론적 모델로부터 시뮬레이션 데이터를 생성한 사례를 보신 적이 있거나, 그러한 경험이 있으신가요?
좀 더 자세히 설명하자면, 기계론적 모델은 경험적 데이터가 아닌 기본적인 물리적, 화학적, 생물학적 원리에 기반하여 과정을 수학적으로 표현한 것입니다. 이를 통해 실제 실험을 수행하지 않고도 기본 원리만으로 시뮬레이션된 과정 데이터를 생성할 수 있습니다.
생물공정 정제에서 일반적인 예는 다음과 같습니다.
- 크로마토그래피 → 반 데엠터 방정식, 물질 전달 방정식
- 초여과/투석여과(UF/DF) → 다르시 법칙, 농도 분극 모델
어떤 조언이라도 도움이 될 것 같습니다.
제 경험상, 고객들이 기계론적 모델 구축에 대해 문의했을 때 처음에는 파이썬으로 구현하고 JMP와 통합하는 것을 제안했습니다. 하지만 고객을 더 효과적으로 도울 수 있는 심층적인 방법이 있는지 궁금합니다.
2.
실제 실험 데이터가 제한적이기 때문에 기계론적 모델을 사용하여 대규모 데이터 세트를 생성할 계획입니다. 그러나 이러한 시뮬레이션 데이터는 실제 실험 데이터에 비해 필연적으로 오차를 포함할 것입니다.
이 오류를 수정하거나 보완하여 해당 데이터로 학습된 AI 모델이 여전히 신뢰할 수 있도록 하는 데 권장되는 접근 방식은 무엇입니까?
JMP 관련 알려진 방법이나 사례 연구를 공유해 주시면 감사하겠습니다!
제목: AI/ML을 위한 기계적 모델 기반 시뮬레이션 데이터 생성 관련안녕하세요 @HyeWonJung 님
조수는 JSL을 이용한 데이터 시뮬레이션에 탁월한 능력을 보여줍니다. 다양한 분야에서 기대 이상으로 만족스러운 결과를 얻었습니다.
관점을 '화학 공학'과 같은 분야로 설정한 다음, 말씀하신 것처럼 기본 원리 모델 시뮬레이션을 요청하는 프롬프트를 추가하는 것을 제안합니다.
제목: AI/ML을 위한 기계적 모델 기반 시뮬레이션 데이터 생성 관련@russ_wolfinger
빠른 답변 감사드립니다. 어시스턴트의 시뮬레이션 기능이 가상 실험실 구축과 같은 것까지 확장될 수 있다는 사실은 몰랐습니다. 저희에게 매우 매력적인 방향입니다. 팀원들과 공유하고 후속 조치를 취하겠습니다. 올해 저희 연구 개발 논의에서 중요한 주제가 될 수 있을 것 같습니다. 또한, 여러 유수의 바이오 제약 회사들이 가상 생물 반응기와 같은 개념을 연구하기 시작하는 추세입니다.
실질적인 관점에서 추가 질문이 있습니다.
실제 상황에서 고객은 충분한 실험 데이터를 확보하지 못하는 경우가 많아 기계론적 모델을 활용하여 시뮬레이션 데이터를 생성하는 경향이 있습니다. 그러나 시뮬레이션 결과와 실제 실험 관찰 결과 사이에는 상당한 차이가 존재하는 경우가 흔합니다.
현실적인 가상 실험실을 구축할 때 이러한 격차를 해소하는 가장 효과적인 방법은 무엇일까요?
가상 생물반응기 등을 구축할 때, 기계적인 시뮬레이션과 실제 환경의 변동성 사이의 간극을 기업들이 어떻게 메우는지, 또는 그러한 사례가 실제로 존재하는지 궁금합니다.
어떤 의견이든 도움이 됩니다!
제목: AI/ML을 위한 기계적 모델 기반 시뮬레이션 데이터 생성 관련
@혜원정
격차 해소와 관련해서 말씀드리자면, 이는 거의 확실히 필요하며 전문가들과 지속적으로 소통하는 자연스러운 방법입니다. 저는 AI 기반 LLM 코딩이 원본 코드에 대한 수정 및 미세 조정을 위한 후속 안내 메시지를 제공하는 데에도 매우 효과적이라는 것을 발견했습니다.
가상 생물반응기의 최종 코드는 상당히 복잡하고 방대해질 것으로 예상되며, 기본적인 JSL 플랫폼 호출로는 감당하기 어려울 것 같습니다. 이런 경우 GitHub Assistant 대신 Visual Studio Code와 같은 전문 코딩 IDE에 Github Copilot과 같은 AI 챗봇을 결합하는 것이 더 나을 것 같습니다. 개인적으로는 Claude Code를 선호하며, 이를 통해 상당한 성과를 거두었습니다. Python과 JSL의 장점을 모두 활용하는 하이브리드 코드 아키텍처도 좋은 선택이 될 수 있을 것 같습니다.
전반적으로 현대 AI 코딩의 놀라운 기능 덕분에 가상 생물반응기를 구축하는 것이 불과 몇 달 전보다 훨씬 더 실현 가능해졌습니다.
