디핑소스 AI vs 딜리네이트

디핑소스 AI 장단점

• 물리 기반 시뮬레이션 대비 해석 속도를 최대 수만 배까지 단축할 수 있어 설계 공간 탐색(DSE) 효율이 극대화됩니다. 웹 기반 플랫폼으로 별도의 고성능 컴퓨팅 리소스를 구축하지 않고도 3D 형상 데이터를 업로드하여 즉시 해석 결과를 시각화할 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 특히 전문적인 수치해석 지식이 부족한 디자이너나 설계자도 실시간 피드백을 받으며 최적의 설계를 찾아갈 수 있도록 돕습니다.

• AI 대리 모델의 특성상 고품질의 사전 학습 데이터(기존 시뮬레이션 결과값)가 충분히 확보되지 않으면 예측 정확도가 떨어질 수 있습니다. 또한 매우 복잡한 다중 물리(Multi-physics) 현상이나 전례 없는 새로운 형태의 설계안에 대해서는 전통적인 수치 해석 도구에 비해 신뢰도가 낮을 수 있습니다. 현재는 유체 및 구조 해석 등 특정 물리 영역에 집중되어 있어 범용성 측면에서는 한계가 느껴질 수 있습니다.

딜리네이트 장단점

• 가장 큰 장점은 수작업으로 수개월이 걸리던 임상 데이터 수집 및 구조화 작업을 약 15배 이상 빠르게 처리할 수 있다는 점입니다. 특히 논문 속 그래프(Plots)에 숨겨진 수치를 정확하게 복원하는 능력이 뛰어나, 데이터가 소실된 과거 연구 결과도 다시 활용할 수 있게 해줍니다. 글로벌 Top 10 제약사들과 협업하며 검증된 높은 데이터 품질과 품질 관리(QC) 프로세스를 제공하며, 이를 통해 임상 설계 단계에서 하루만 앞당겨도 발생하는 수백만 달러의 기회비용을 절감하는 데 실질적인 도움을 줍니다.

• 제약 및 바이오 전문 엔터프라이즈 솔루션 특성상 일반 사용자가 접근하기 어려운 폐쇄적인 가격 정책을 가지고 있으며, 도입 비용이 상당히 높을 것으로 예상됩니다. AI가 추출한 데이터라 할지라도 임상 시험이라는 특수성 때문에 최종 단계에서는 반드시 전문가의 검토가 필요하다는 인적 리소스 부담이 여전히 존재합니다. 또한 현재는 영어권 기반의 연구 자료 처리에 최적화되어 있어, 한국어 등으로 작성된 국내 특허나 로컬 임상 자료에 대한 처리 정확도는 상대적으로 낮을 수 있다는 한계가 있습니다.

디핑소스 AI 주요 기능

• AI 서로게이트 모델로 물리 기반 시뮬레이션 대폭 가속
• CAE 시뮬레이션 최적화를 위한 제조 설계 특화 AI
• 반복적 설계 탐색 사이클 단축
• 기존 CAE 워크플로우와 통합 가능한 API 제공

딜리네이트 주요 기능

• AI 에이전트 기반 체계적 문헌 고찰 자동화
• 컴퓨터 비전을 활용한 그래프·도표 수치 추출(plot digitization)
• 100% 감사 가능한 데이터 출처 추적
• 특정 약물 계급에 특화된 대규모 데이터셋 구축
• 비구조화 문서(PDF·특허)의 구조화 변환
• 멀티소스 파라미터 추출 및 생물학적 메커니즘 탐색