자동화와 기계학습을 기반으로 한 지능형 칼럼 크로마토그래피 예측 모델

합성 화학에서 효율적인 화합물 분리가 지속적인 과제로 남아 있으며, 칼럼 크로마토그래피는 중요한 정제 도구로서 활용되고 있습니다. 전통적인 방법은 깊은 전문 지식과 반복적인 노동을 필요로 하는데, 이는 인공지능(AI)이 크게 개선할 수 있는 영역입니다. 본 연구에서는 데이터 수집을 자동화하고 분리 과정을 최적화하는 AI 기반 플랫폼을 소개합니다. 딥 러닝을 활용하여 시스템은 주요 분리 매개변수를 예측하며, 전이 학습은 다양한 칼럼 사양에 적응할 수 있도록 합니다. 새로운 지표인 분리 확률(𝑆𝑝)은 성공적인 구성 요소 분리를 측정하는 가능성의 정도를 양적화하였으며, 실험적으로 검증되었습니다. 이 접근 방식은 정밀도를 향상시키고 수작업 개입을 줄이며 크로마토그래피 응용 범위를 확장하여, 화학 정제에 대해 보다 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.