자율 실험실 만들기(1) - self driving lab

나의 본업으로 돌아와서 나는 실험실 소프트웨어 전문가이다.

엄밀하게 말하면 실험실 데이터 관리 프로그램 일명 LIMS(Laboratory Information Management System) 엔지니어다.

Physical AI에도 관심이 많은 나는 요새 하드웨어도 공부하고 있다.

건설기계설비산업기사 자격증을 취득한 것도 기계공학 기본 원리를 공부하고자 했던게 크다.

 

얼마 전 우리회사 ThermoFisherScientific Korea 에서 자동화 연구실을 개관했다.

본사도 아닌 한국 지사에서 최초 시범을 보인 AI Center라 그 의미가 크다.

 

이미 써모피셔는 자동화 실험실을 만들기 위한 여러 장비들이 개발된 상태였고 이제 그것을 하나로 묶는 연결 작업을 한 셈이다.

lab orchestration, lab integration 이라고도 하는데 self driving lab 을 만들기 위한 기반 작업이라고 할 수 있다.

자율 실험실의 단계는 대략적으로 아래와 같다.

 

자율 실험실이 왜 필요한가를 질문하면 실험을 효율적으로 수행하고 인건비 절감을 위해서라고 흔히 대답한다.

절반만 맞는데 자율 실험실의 가장 큰 가능성은 결국 데이터 생성이다.

더 반응성이 좋은 후보물질을 발굴하고 더 효과적인 물질을 걸러내는데 필요한 데이터를 빠르게, 많이 생성해주기 때문이다.

 

실험 결과를 바탕으로 조건을 수정하여 다시 실험해서 데이터를 만들어내어 closed loop를 완성시킨다.

피드백은 사실 AI의 핵심인데 어느 곳이 최적점인지를 데이터를 통해 판단하기 때문이다.

 

이 곳이 시장이 작긴하나 이제 시작 단계이고 physical + ai + web lab 도메인이 합쳐진 통섭의 공간이다.

통섭은 지금 유튜버로 유명한 최재천 교수가 제안한 개념인데 이 개념은 약 10년도 넘었다.

내가 남들보다 잘 알고 잘 할 수 있고 유의미한 성과를 내는 분야에서 창업해야 한다.

그래서 마켓은 조금 작지만 니치하게 시작하기엔 더할 나위 없지 않을까 생각된다.