“단순화는 혁신의 핵심입니다.” - Nicolas Sary, Henkel
Elsevier 데이터와 도구로 화학 및 소재 R&D 최적화
신뢰할 수 있는 근거와 전문성을 기반으로 한 AI 워크스페이스, 데이터세트 및 도구를 통해 핵심 인사이트를 확보하고 새로운 연관성을 발견할 수 있습니다. Elsevier의 데이터 솔루션은 이러한 인사이트를 조직 전반의 R&D 활동에 활용할 수 있도록 지원합니다.
Reaxys는 데이터 통합을 자동화하여 과학자들이 분석과 보다 신뢰할 수 있는 의사결정에 집중할 수 있도록 합니다.
Colin Sambrook Smith
Sygnature Discovery의 계산과학 및 정보학 디렉터
LeapSpace가 관련 논문들을 골라 주었습니다… 이 목록을 직접 만들었다면 45~50분은 걸렸을지도 모릅니다… 한 시간짜리 작업이 단 몇 초로 줄어들었습니다.
기술 파트너십 매니저
선도적 화학 공급업체
[LeapSpace]의 응답은 매우, 매우 잘 구조화되어 있습니다… “confidence level”은 제가 정말 마음에 들어 하는 새로운 요소이고, 근거 링크와 관련성 순위까지 제공됩니다. 이런 것은 전에 본 적이 없습니다.
운영 책임자
글로벌 상위 5대 에너지 기업
새로운 제품을 만드는 것은 전문이 있어야만 가능합니다. 전문이 없다면 우리는 경쟁사와 비슷한 수준의 컨트롤러를 판매하게 될 뿐이며, 경쟁 우위를 가질 수 없을 것입니다.
제품 엔지니어링 디렉터
기술 기업
화학 및 소재 분야를 위한 AI 기반 R&D 솔루션
Elsevier는 엔드투엔드 리스크 관리로 혁신의 시장 출시를 가속화합니다. 연구 플랫폼, 화학 데이터베이스, 큐레이션된 데이터세트, 분석 및 예측 도구, 그리고 LeapSpace AI 워크스페이스를 통해 주요 연구 워크플로를 하나의 안전한 환경에서 통합합니다.
복잡한 과학적 질문 탐색
근거와 관점 비교
자체 문서 업로드 및 분석
협력자 및 전문가 식별
기술 환경 분석 및 자유 실시 검토 — 이 아이디어는 검토할 가치가 있는가?
Elsevier 솔루션을 통해 특허 데이터를 분석하고 연구 환경을 파악하며 공백을 식별할 수 있습니다.
선행기술을 평가하고 기술 경로를 검토하여 아이디어의 신규성과 차별성을 판단합니다.
또한, 정제된 데이터세트를 활용해 자체 애플리케이션과 외부 도구를 지원할 수 있습니다.
기술적 실현 가능성 — 아이디어를 현실로 만들 수 있는가?
Elsevier 데이터베이스를 통해 새로운 소재 및 지속가능 제품의 과학적 실현 가능성을 평가할 수 있습니다. AI를 활용해 신뢰할 수 있는 근거를 종합하여 단순 문헌 검토를 넘어 비즈니스 사례를 구축할 수 있습니다.
실험 조건, 매개변수, 성능 데이터를 통해 가장 유망한 아이디어를 식별할 수 있습니다.
Elsevier 화학 데이터 범위:
1억 2,500만 건 문서
4,900만 건 특허
3억 5,300만 건 물질
7,200만 건 반응
5,100만 건 생물활성
개발 및 스케일업 — 안정적이고 경제적으로 구현 가능한가?
Elsevier는 제조 공정과 엔지니어링 참고 데이터를 포함한 포괄적인 정보를 통해 실험실에서 생산 단계로의 전환을 지원합니다. 전체 텍스트 문헌뿐 아니라 180개 이상의 글로벌 엔지니어링 출판사의 큐레이션된 콘텐츠를 포함하며, 설계·시뮬레이션·스케일업에 필요한 수십만 종의 소재와 100개 이상의 핵심 물성 데이터를 제공합니다.
지속가능한 혁신 — 경쟁력을 어떻게 확보할 것인가?
Elsevier는 고품질 과학 문헌, 신뢰할 수 있는 소재 및 물성 데이터, 공정 엔지니어링 인사이트, AI 기반 워크플로를 연결하여 보다 빠르고 신뢰할 수 있는 지속가능 혁신을 지원합니다. 친환경 대안을 식별하고 물리화학적 특성을 평가하며 공정을 최적화하고 연구에서 생산까지의 전환을 지원합니다. 또한 방대한 데이터와 문헌에서 인사이트를 통합해 경쟁력을 강화합니다.
Elsevier는 화학 및 소재 혁신을 지원합니다
귀사의 혁신을 Elsevier가 어떻게 지원할 수 있을까요?
