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인공지능(AI)과 로봇 기술이 급속히 발전하면서 연구자 없이도 24시간 실험이 가능한 ‘스마트랩’이 연구 현장의 대안으로 떠올랐다. 반복적인 실험을 자동화 시스템이 대신 수행하고 AI가 실험 조건을 설계하는 등 연구 전 과정에 인간의 개입을 최소화해 인력 부족과 비용 문제를 동시에 해결할 수 있을 것으로 기대된다.
◇빠르고 정확한 자동화 기술
11일 업계에 따르면 최근 의료 진단 업체들이 잇달아 스마트랩을 구축하기 위한 장비를 선보였다. 미국 헬스케어 기업 애보트의 자동화 플랫폼 ‘알리니티’ 시리즈는 시간당 최대 1550건고려아연 주식
의 검사를 처리한다. 면역화학, 혈액학, 분자진단 등 병원에서 필요한 다양한 검사를 하나의 플랫폼에서 수행한다. 지멘스헬시니어스는 하나의 시료로 20~30개 검사를 동시에 수행할 수 있는 ‘아텔리카’ 플랫폼을 선보였다. 이 제품은 내장된 AI 알고리즘을 통해 검사 항목 분류부터 품질 관리, 유지 보수까지 스스로 처리한다. 리사 로즈 지멘스헬시니어스 부사장은연금펀드
“수작업을 최대 75% 줄이고, 검사실 운영 효율을 40%까지 높일 수 있다”며 “야간 인력이나 기술자가 부족한 상황에서 자동화 솔루션이 중요한 대안이 될 것”이라고 강조했다.
스마트랩은 검사 속도를 획기적으로 높일 뿐 아니라 정확도도 크게 개선하는 것으로 알려졌다. 지금까지 병원 실험실은 기술 발전에도 여전히 ‘손의 영역’이었다. 혈액케이디씨 주식
시료를 옮기고 분류하는 과정에서 오염되거나 잘못된 튜브에 들어가는 등 실수가 발생할 수 있다는 의미다. 스위스 제약사 로슈가 발간한 보고서에 따르면 클라우드 기반 시료 추적 시스템을 도입했을 때 잘못된 튜브를 사용할 확률은 0.34%에서 0%로, 튜브를 누락시킬 확률은 13.72%에서 2.31%로 줄었다. 아밀리아 루이스 세라노 로슈 매니저는 해당 보고서세력선
에서 “스마트랩은 업무 효율성과 신뢰도 향상에 실질적인 효과를 거두고 있다”고 밝혔다.
진단 자동화가 실험실의 ‘기초 체력’을 책임진다면 AI는 ‘두뇌’ 역할을 맡는다. 로슈는 디지털 플랫폼 ‘네비파이’를 앞세워 AI에 기반한 병리 진단과 환자 맞춤형 치료 지원에 속도를 내고 있다. 네비파이는 병원 내 다양한 진단 결과를 통합·분석해 의료BANKIS
진의 결정을 돕는 AI 플랫폼이다. 최근에는 환자의 유전체 정보와 전자의무기록(EMR) 등을 연계해 치료 옵션을 제안하는 기능까지 적용해 정밀의료를 위한 기반을 마련했다. 지멘스는 하루 1200건 이상의 딥러닝 시뮬레이션이 가능한 AI 데이터센터를 기반으로 지금까지 70개 이상의 AI 기반 솔루션 포트폴리오를 제작했다. AI와 결합한 자동화 시스템은 한시가 급한 응급 현장에서 위력을 발휘한다. 가령 아텔리카 시스템으로 심근경색 발생 위험을 예측하는 AI 솔루션을 개발할 수 있다.
◇AI와 로봇이 스스로 실험 설계
최근에는 국내에서도 신소재 분야에 스마트랩을 구축해 연구 효율을 높이려는 시도가 늘고 있다. 지난 3일 KAIST는 포스코홀딩스 미래기술연구원 LIB소재연구센터 연구팀과 공동으로 AI 및 자동화 기술을 활용한 ‘2차전지 양극 소재 자율 탐색 실험실’을 공개했다. AI를 기반으로 연구자 없이 로봇이 스스로 실험을 설계하고 수행·분석해 최적의 소재를 탐색하는 플랫폼이다. 2차전지 양극 소재를 개발하려면 빠른 충전 속도, 높은 에너지 밀도 등 여러 요인을 복합적으로 고려해야 한다. 기존에는 숙련된 연구자들이 오랜 시간을 투입해 얻어내는 노동집약적인 분야였다. 연구팀은 시료 정량, 혼합, 소결(시료에 열을 가해 입자를 뭉치는 과정) 및 분석 과정을 개별 장치 모듈로 구축하고 중앙 로봇 팔이 조종하도록 하는 자동화 시스템을 구축했다. 이 시스템을 활용하면 소재 합성 속도를 개선해 소결 공정에 필요한 시간을 50분의 1로 단축할 수 있다. 확보된 실험 데이터는 AI 모델이 분석한 뒤 데이터베이스를 구축한다.
KAIST 관계자는 “자동화 연구실을 24시간 운영하면 기존 대비 12배 많은 실험 데이터를 확보할 수 있다”고 설명했다. 포스코홀딩스 미래기술연구원은 자율 탐색 실험실 시스템을 고도화한 뒤 내년 자체 연구소 실험실에 적용해 차세대 2차전지 소재 개발 속도를 높인다는 계획이다.
지난 6월 한국재료연구원(KIMS)도 AI 기반 자율실험실 ‘KIMS 오토노머스랩’을 공개했다. 전주기 자동화 연구시스템을 도입해 최첨단 소재 분야 연구를 가속화하겠다는 전략이다. 이 연구실은 AI 기반 실험 설계를 비롯해 장비 자동화와 로봇 핸들링, 실시간 데이터 분석 및 순환 최적화를 구현할 수 있다. 예를 들어 연구자가 재료의 목표 특성을 입력하면 AI가 가장 효율적인 실험 조건을 찾고 로봇이 자동으로 실험을 수행한다. 그 결과는 다시 AI가 분석해 다음 실험에 반영한다.
KIMS 관계자는 “연구자는 실험실 장비를 직접 만지는 일 없이 컴퓨터 앞에서 간단한 명령만 입력한 뒤 실험 전 과정을 지켜보면 된다”며 “연구자 개입 없이 AI와 로봇이 유기적으로 협력하는 지능형 실험 시대가 다가왔다”고 말했다. 실험실 자동화가 인건비 상승과 연구 인력난에 시달리는 과학계에 새로운 해법이 되면서 관련 시장도 커지는 추세다. 시장조사기관 글로벌 인포메이션은 세계 실험실 자동화 시장이 지난해 72조4000억원에서 2030년 122조5000억원 규모로 성장할 것이라고 전망했다.
이영애 기자 0ae@hankyung.com
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