하이퍼랩 블로그

하이퍼랩의 AI 기반 스크리닝 서비스는 100만~11조 개 분자를 빠르게 탐색해 초기 유효물질 발굴 시간을 획기적으로 단축시키는 신약개발 솔루션입니다.

ICML 2025에서 발표될 예정인 신약개발, 생물정보학, 분자 생성모델 관련 주요 논문들을 미리 살펴봤습니다.

Hyper Binding Co-folding은 AlphaFold3를 기반으로 정밀도와 실용성을 한층 강화하여, 신약 개발 과정에서 구조 예측과 결합 분석의 정확성과 효율성을 크게 향상시킵니다.

더욱 진화된 기능과 워크플로우를 갖춘 ‘하이퍼랩 2.0’이 출시되었습니다.

하이퍼랩 AI assistant는 신약개발에 특화된 LLM 기반 도구로, 문헌 조사부터 데이터 분석까지 자동화해 연구 생산성을 극대화합니다.

700조 원 규모 ‘Stargate 프로젝트’. 트럼프 대통령의 승부수, 그 배경은 무엇일까요?

딥러닝 아키텍처의 개념을 소개하고, 대표적인 모델인 Transformer와 Titans를 비교합니다.

AI 신약 개발이 왜 주목받는지, 그 과거와 현재, 그리고 미래까지 한눈에 정리해드립니다.

Hyper Screening X는 11조 개 규모의 초거대 라이브러리를 효율적으로 탐색하여, 60% 이상의 합성 가능성을 갖춘 신약 후보 물질을 발굴하는 혁신적인 기술입니다.

이번 글에서는 전통적인 분자 Docking의 한계를 넘어, 딥러닝과 물리 법칙을 융합하여 만든 PIGNet의 개발 배경과 뛰어난 성능을 소개합니다.