현대 연구실에서는 인공지능(AI)을 활용해 실험 결과를 전례 없는 속도로 처리하고 있습니다. AI를 자동화된 기기와 슈퍼컴퓨터와 결합함으로써 과학자들은 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하고, 즉시 패턴을 식별하며, 느린 전통적 실험 없이도 결과를 예측할 수 있습니다. 이러한 능력은 이미 재료 과학부터 생물학에 이르기까지 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다.

아래에서는 AI가 실험실 데이터 분석을 훨씬 빠르게 만드는 주요 방법들을 살펴봅니다:

• 자동화된 ‘자율 실험실’: AI가 안내하는 로봇이 실험을 연속적으로 수행하며, 어떤 샘플을 테스트할지 선택하여 대기 시간과 중복 측정을 줄입니다.
• 실시간 데이터 처리: 기기에서 스트리밍되는 데이터가 AI 기반 컴퓨팅 시스템에 즉시 전달되어 분석됩니다. 연구자들은 결과가 며칠이 아닌 몇 분 만에 나오기 때문에 실험을 즉시 조정할 수 있습니다.
• 예측형 머신러닝 모델: 한번 학습된 AI 모델은 실험을 컴퓨터 시뮬레이션으로 대체할 수 있습니다. 예를 들어, 수천 개의 분자 구조나 유전자 발현 프로필을 몇 분 만에 생성할 수 있어, 전통적 실험이 몇 주 또는 몇 달 걸리는 작업을 대체합니다.
• 엔드 투 엔드 연구 자동화: MIT의 FutureHouse와 같은 광범위한 AI 플랫폼은 문헌 검토, 데이터 수집부터 실험 설계 및 분석까지 전체 워크플로우를 처리하여 연구의 핵심 단계를 자동화하고 있습니다.

이러한 발전 덕분에 과학자들은 반복적인 데이터 처리 대신 통찰에 집중할 수 있게 되어 발견 속도가 크게 빨라지고 있습니다.

실험실 내 AI 기반 자동화

연구자들은 최소한의 인간 개입으로 실험을 수행하는 자율 실험실을 구축하고 있습니다.
예를 들어, 로렌스 버클리 연구소의 A-Lab 시설은 AI 알고리즘과 로봇 팔을 결합하여 AI가 새로운 재료를 제안하고 로봇이 이를 빠르게 혼합하고 테스트합니다. 이러한 ‘로봇 과학자’의 긴밀한 순환 덕분에 유망한 화합물이 수동 연구보다 훨씬 빠르게 검증됩니다.

마찬가지로 MIT의 FutureHouse 프로젝트는 문헌 검색, 실험 계획, 데이터 분석과 같은 작업을 처리하는 AI 에이전트를 개발하여 과학자들이 반복 작업 대신 발견에 집중할 수 있도록 지원합니다.

특히 인상적인 사례는 아르곤 국립 연구소의 자율 현미경입니다. 이 시스템에서 AI 알고리즘은 샘플의 몇몇 무작위 지점을 먼저 스캔한 후, 다음에 주목할 만한 특징이 있을 위치를 예측합니다.

데이터가 풍부한 영역에만 집중하고 균일한 영역은 건너뛰어, 이 현미경은 전통적인 점별 스캔보다 훨씬 빠르게 유용한 이미지를 수집합니다. 아르곤 연구진은 “즉석에서” AI 제어가 “인간 개입을 없애고 실험 속도를 획기적으로 높인다”고 설명합니다.

실제로 이는 고수요 기기의 시간을 훨씬 효율적으로 사용할 수 있음을 의미하며, 연구자들은 수동 방식으로 한 번 수행할 수 있는 시간에 여러 고해상도 스캔을 실행할 수 있습니다.

연구 시설에서의 실시간 데이터 처리

대형 연구 시설들은 AI를 활용해 데이터가 생성되는 즉시 분석하고 있습니다. 버클리 연구소에서는 현미경과 망원경에서 나오는 원시 데이터를 슈퍼컴퓨터로 직접 스트리밍합니다.

머신러닝 워크플로우가 이 데이터를 몇 분 내에 처리합니다. 예를 들어, Distiller라는 새 플랫폼은 전자현미경 이미지를 NERSC 슈퍼컴퓨터로 전송하며, 결과가 즉시 돌아와 연구자들이 현장에서 실험을 조정할 수 있게 합니다.

복잡한 기기도 혜택을 보고 있습니다. BELLA 레이저 가속기에서는 딥러닝 모델이 레이저와 전자 빔을 지속적으로 조정해 최적의 안정성을 유지하며, 연구자들이 수동 보정에 들이는 시간을 크게 줄였습니다.

다른 국립 연구소들도 AI를 활용해 실시간 품질 관리를 수행합니다. 브룩헤이븐의 NSLS-II 싱크로트론은 24시간 AI 에이전트를 통해 빔라인 실험을 감시합니다.

샘플이 이동하거나 데이터가 “이상해 보일” 경우 시스템이 즉시 이를 감지합니다. 이러한 이상 탐지는 막대한 시간 절약을 가능하게 하며, 연구자들은 손실된 빔타임 후에 문제를 발견하는 대신 실시간으로 문제를 해결할 수 있습니다.

마찬가지로 CERN의 대형 하드론 충돌기에서는 트리거 하드웨어에 내장된 ‘빠른 ML’ 알고리즘이 충돌 신호를 즉시 분석하여 입자 에너지를 실시간으로 계산하며, 기존 신호 필터보다 뛰어난 성능을 보입니다.

이 모든 사례에서 AI는 “모든 것을 수집한 후 나중에 분석하는” 방식에서 “즉석에서 분석하는” 방식으로 워크플로우를 전환시켜 데이터 처리를 사실상 즉시 가능하게 합니다.

빠른 통찰을 위한 예측 모델

AI는 기존 실험을 가속화하는 데 그치지 않고 가상 실험으로 느린 실험 작업을 대체하고 있습니다. 예를 들어, MIT 화학자들은 DNA 접힘의 문법을 학습하는 생성 AI인 ChromoGen을 개발했습니다.

DNA 서열이 주어지면 ChromoGen은 “빠르게 분석”하여 수천 개의 가능한 3D 크로마틴 구조를 몇 분 만에 생성할 수 있습니다. 이는 전통적인 실험 방법보다 훨씬 빠른데, Hi-C 실험이 한 세포 유형의 게놈 지도를 작성하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸리는 반면, ChromoGen은 단일 GPU에서 20분 만에 1,000개의 예측 구조를 만들어 냈습니다.

중요한 점은 AI의 예측이 실험 데이터와 매우 근접하게 일치하여 이 접근법의 타당성을 입증했다는 것입니다.

생물학 분야에서는 콜롬비아 대학교 연구팀이 백만 개 이상의 세포 데이터를 기반으로 ‘기초 모델’을 훈련시켜 유전자 활동을 예측합니다.

이 AI는 특정 세포 유형에서 어떤 유전자가 활성화되는지 예측할 수 있어, 방대한 유전자 발현 실험을 시뮬레이션하는 것과 같습니다. 연구자들은 이러한 예측 모델이 “빠르고 정확한” 대규모 계산 실험을 가능하게 하여 실험실 작업을 보완한다고 설명합니다.

테스트 결과, AI가 새 세포 유형에 대해 예측한 유전자 발현은 실제 실험 측정값과 매우 근접했습니다.

요컨대, 머신러닝 덕분에 과학자들은 가상 실험을 대규모로 수행할 수 있게 되었으며, 실험실에서 한 번 수행하는 데 걸리는 시간에 수천 가지 유전체 또는 분자 시나리오를 검토할 수 있습니다.

영향과 미래 전망

AI가 실험 워크플로우에 통합되면서 과학은 변화를 맞이하고 있습니다. 데이터 분석과 실험 중 의사결정까지 자동화함으로써, AI는 이전에 병목 현상이었던 과정을 고속 처리 과정으로 바꾸고 있습니다.

연구자들은 AI 기반 도구를 통해 “기계가 반복 작업과 대규모 데이터의 실시간 분석을 처리하는 동안 발견에 집중할 수 있다”고 보고합니다.

즉, 과학자들은 더 많은 실험을 수행하고 그 어느 때보다 빠르게 결론을 도출할 수 있습니다. 아르곤 연구소 물리학자들은 “AI로 실험을 자동화하는 능력이 과학 발전을 크게 가속화할 것”이라고 결론지었습니다.

앞으로 AI의 역할은 더욱 커질 것으로 예상되며, 더 많은 실험실이 자율 기기를 도입하고 더 많은 분야가 빠른 AI 분석과 예측에 의존할 것입니다.

이는 가설 수립, 실험, 결과 도출의 주기가 수년에서 몇 달, 심지어 며칠로 단축된다는 의미입니다.

그 결과, 재료, 에너지, 건강 등 다양한 분야에서 AI가 실험 데이터를 신속하게 해석하는 능력으로 전례 없는 속도의 데이터 기반 과학 시대가 열리고 있습니다.