- 샌디아 국립 연구소(미국 에너지부 산하)의 과학자들은 값비싸고 전력 소모가 많은 레이저를 대체하기 위해 LED 광 조향 기술을 최적화하고자 실험실에 3개의 자율 AI 에이전트를 배치했습니다.
- 단 5시간 만에 AI 에이전트 시스템은 300회 이상의 실험을 수행하여, 이전에 인간이 개발한 방법보다 4배 더 나은 LED 빔 조향 결과를 달성했습니다.
- 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 게재된 이 연구는 AI가 물리적 장비를 직접 지원하는 “자율 주행 실험실(self-driving lab)” 모델을 명확하게 입증했습니다.
- 연구팀은 LLM을 사용하거나 타사 API를 호출하는 대신, 성숙한 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 3개의 전문화된 AI 모델을 구축했습니다.
- 첫 번째 모델은 변이 오토인코더(VAE, 2013년 등장)를 사용하여 실험 데이터를 전처리합니다.
- 두 번째 모델은 베이지안 최적화를 적용하여 광학 장비에 직접 연결, 폐루프(closed-loop) 방식으로 실험을 자동으로 제안, 실행 및 분석합니다.
- 세 번째 모델은 피드포워드 신경망으로, “과학적 검증자” 역할을 하며 공식을 도출하고 최적의 구성이 효과적인 이유를 설명합니다.
- 이러한 접근 방식은 모델이 좁은 작업을 위해 특별히 설계되었기 때문에 생성형 AI의 일반적인 문제인 환각(hallucination)을 방지합니다.
- 전체 시스템은 3개의 RTX A6000 GPU가 장착된 단 하나의 Lambda Labs 워크스테이션에서 실행되며 슈퍼컴퓨터 인프라가 필요하지 않습니다.
- 이 방법은 LED 외에도 향후 재료 설계, 합금 및 인쇄 전자 제품에 적용될 것으로 기대됩니다.
📌 샌디아 국립 연구소(미국 에너지부 산하)의 연구에 따르면 단 5시간 만에 3개의 AI 에이전트 시스템이 300회 이상의 실험을 수행하여 이전에 인간이 개발한 방법보다 4배 더 나은 LED 빔 조향 결과를 달성했습니다. 이는 자율 주행 실험실에 대한 큰 전망을 열었습니다. 이 방법은 향후 재료 설계, 합금 및 인쇄 전자 제품에 적용될 것으로 기대됩니다.
