AI Drug Discovery · Methods Graph
AI 신약 연구자용 블룸버그 터미널
AlphaFold · RFdiffusion · ProteinMPNN 같은 모델 자체는 그대로지만, 이들을 쓰고·비교하고·개선한 논문은 매주 수십 편씩 쏟아집니다. PubMed · bioRxiv · arxiv에서 그 흐름을 추출해 "누가 뭘로 뭘 만들었는지" 구조화된 지도로 돌려줍니다.
PhD 1–2주짜리 문헌 서베이를 10초로.
⚠ 현재 mockup 단계 · 712편 코퍼스 적재 완료, 자동 추출 미실행
What is celldi
AIDD Graph — 논문이 쌓일수록 자라나는 방법론 지도
모델 이름(AlphaFold·RFdiffusion 등)은 고정된 노드, 각 신규 논문에서 추출한 관계("X는 Y 벤치마크에서 Z 점수", "W가 V보다 낫다", "U는 T 응용에 쓰였다")는 계속 추가되는 엣지. 주식 트레이더가 블룸버그에서 종목 간 연결과 시세 흐름을 보듯, AI 신약 연구자는 셀디에서 방법·벤치마크·실험 결과의 연결을 봅니다.
Before / After
"RFdiffusion 쓸까 Germinal 쓸까" 결정 한 번에
# 수동 (PhD 1–2주) → 셀디 (10초)
1 bioRxiv·PubMed·arxiv 3군데 최신 50편 찾기 → 한 검색 2 벤치마크 성능 수동 표 만들기 → 자동 정렬 3 GPU·라이선스·코드 접근성 확인 → 메타데이터 노출 4 실험 검증 사례 · 실패 모드 수동 정리 → 근거 PMID로 Who it's for
누가 돈 내고 쓰나
Galux · AIGEN 같은 회사의 PhD
AI 신약 스타트업
자체 방법 서베이·벤치마킹 자동화
타겟 발굴·파이프라인 검토
중견 바이오 연구팀
매주 반복하는 문헌 리뷰 제거
단백질·항체 AI 설계 랩
학계 연구실
분기 서베이 시간 10배 단축
글로벌 AI 신약 회사 50+, 한국 바이오 10+, 학계 연구실 200+