AI는 더 많은 후보를 생성합니다. CREAIM은 Scientific Evidence와 Runtime Computing™을 통해 어떤 후보와 연구 경로를 진행하고, 보류하고, 제외할지 검토합니다.
CREAIM은 후보 생성 AI가 아니라 Research Decision Platform을 구축합니다.
신약개발에서 중요한 문제는 후보를 얼마나 많이 생성할 수 있는가만이 아닙니다. 실제 연구에서는 어떤 후보를 다음 단계로 진행할지, 어떤 위험 때문에 보류해야 할지, 어떤 연구 경로를 더 이상 진행하지 않을지 결정해야 합니다.
CREAIM은 이 Research Decision 문제에 집중합니다.
Scientific Evidence, Runtime Computing™, Decision Governance, Validation을 하나의 흐름으로 연결하여 실험 전에 연구 결정을 검토하고, 그 결정의 근거와 한계를 추적할 수 있는 computational decision infrastructure를 구축하고 있습니다.
AI와 computational discovery 기술의 발전으로 연구자는 이전보다 훨씬 많은 후보와 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있게 되었습니다. 그러나 후보가 늘어날수록 다음 질문은 더 중요해집니다.
CREAIM은 후보 생성 이후의 이 의사결정 구간을 계산하고 검증합니다.
CREAIM은 데이터베이스를 단순히 연결하거나 하나의 AI prediction score를 생성하는 데서 끝나지 않습니다. 후보와 표적의 identity를 확인하고, 분자·생물학·인간·네트워크 Evidence를 연결하며, 현재 조건에서 가능한 Runtime States를 계산합니다.
이후 Scientific Rules와 Constraints를 적용하여 실행 불가능하거나 위험한 경로를 제거하고, PROCEED / HOLD / REJECT 형태의 Research Decision으로 연결합니다.
실제 결과를 보기 전에 Research Decision을 먼저 계산합니다.
Decision, Runtime Version, Evidence Snapshot, Rule Version을 고정합니다.
Evidence가 없거나 충돌할 경우 추정값으로 채우지 않습니다. Missing Evidence와 Conflict를 결정 구조 안에 그대로 보존합니다.
Decision Freeze 이후 독립 Evidence와 실제 outcome을 연결해 사전에 내린 결정과 비교합니다.
AI Generates. Runtime Space Computes. Evidence Cross-Validates. Humans Decide.
CREAIM은 API의 개수를 가치로 제시하지 않습니다. 각 Scientific Source가 무엇을 설명할 수 있고, 무엇을 증명할 수 없는지를 구분하여 사용합니다.
분자 증거Binding / Activity · Molecule Identity · Chemical Context
생물학적 증거Target-Disease · Pathway · Phenotype · Function · Organism Biology
인간 근거Human Genetics · Population Genetics · Tissue Evidence
네트워크 증거Interaction · Dependency · Systems Context
검증 증거Ground Truth · Independent Review · Experimental Evidence · Live Validation
Runtime Computing™은 하나의 총점이나 단일 prediction을 반환하는 구조가 아닙니다. 현재 조건에서 가능한 여러 deterministic states를 평가하고, Scientific Evidence와 Rules를 적용하여 실행 가능한 경로와 실패 가능성이 높은 경로를 구분합니다.
같은 Candidate, 같은 Runtime Version, 같은 Evidence Snapshot, 같은 Conditions에서는 동일한 Decision Structure를 재현하도록 설계합니다.
공개되는 계산식과 구조는 conceptual computational architecture입니다. 실제 production threshold, rule set, gate priority, Engine25 내부 의사결정 로직은 CREAIM의 기술 IP로 보호됩니다.
CREAIM은 Runtime Computing이 만든 Research Decision을 이후 Evidence에 맞춰 다시 작성하지 않습니다.
Decision Freeze 시점에는 다음이 함께 보존됩니다:
그 이후 수집되는 Evidence는 기존 결정을 다시 계산하기 위한 입력이 아니라, 그 결정이 실제 Evidence와 얼마나 일치하거나 충돌하는지를 확인하는 Validation Evidence로 사용됩니다.
CREAIM은 Validation Maturity를 하나의 표현으로 합치지 않습니다. 각각을 별도의 상태로 표시합니다.
보유 후보의 비교, Risk 검토, Scientific Selection, Validation
초기 후보와 연구 경로의 진행·보류·제외 판단 지원
가설, 후보, Biological Evidence, Experimental Validation 연결
Computational Decision과 실제 Biological Outcome 연결
Research Decision Infrastructure의 산업 적용과 확장
특정 Target 또는 Candidate Set에 대한 CREAIM Validation
실제 후보와 연구 조건으로 Compare → Select → Freeze → Validate
제약사·바이오 기업의 내부 Research Workflow와 통합
※ 각 상태는 현재 확보된 Evidence 수준을 기준으로 표시하며, 자동으로 VERIFIED 또는 AUTHORITATIVE로 승격하지 않습니다.
대규모 molecular binding evidence의 Source Integrity, Provenance, Normalization, Identity Validation 강화
실제 Candidate를 기반으로 Identity → Compare → Select → Freeze → Validate 사례 축적
사전에 계산된 Research Decision과 독립적인 Biological Outcome을 연결하여 실제 Validation Evidence 축적
Evidence보다 앞서 결론을 주장하지 않습니다.
없는 데이터는 추정해서 채우지 않습니다.
Decision에서 Scientific Source까지 추적할 수 있도록 설계합니다.
결과를 보기 전에 결정을 고정합니다.
AI와 Runtime Computing은 Research Decision을 지원하지만, 최종 연구 판단은 사람이 수행합니다.
Research Decision Infrastructure for Evidence-Driven Scientific Validation.
CREAIM Inc. / 주식회사 크레임
Scientific Computing · Research Decision Support · Runtime Validation · Evidence & Validation Infrastructure
※ Founder / Leadership / Headquarters / 설립연도 등 실제 공개 가능한 회사 정보는 확정 정보만 표시한다.
CREAIM은 그중 무엇을 다음 실험으로 진행할지 검토하고 검증하는 Research Decision Layer를 구축합니다.
Validate the Research Decision Before the Experiment.
VERIFIED / AUTHORITATIVE 표현은 canonical validation state가 실제 충족된 경우만 사용합니다.