Deep Principle, 40개 산업 과제에서 SOTA를 달성한 'Materials AlphaFold' MPA 출시

딥프린시플(Deep Principle)이 LLM식 사전학습·중간학습·미세조정을 적용한 재료 특성 예측 파운데이션 모델 MPA를 공개했다.

MPA는 하이브리드 리드아웃 구조와 물리 기반 정렬을 통해 실제 실험 데이터에 더 잘 맞추도록 설계됐다.

이 모델은 40개 태스크와 까다로운 스캐폴드 스플릿 평가에서 기존 유력 분자 특성 모델들을 앞선 것으로 알려졌다.

Deep Principle은 MPA를 Agent 제품과 sciclaw 플랫폼에 탑재해, 재료 발견의 실사용 가능성을 넓히고 있다.