로보틱스
연동

LLM의 계획을 실제 로봇 행동으로

LLM 과학자는 가설을 세우고 실험을 계획한다. 거기까지는 다 글자다.

시약을 칭량하고 노에 넣고 온도를 올리는 일은 글자로 되지 않는다. 손이 필요하다.
그 손이 로봇 워크셀이다. 디스펜서, 볼밀, 머플로, XRD가 한 라인에 묶인 자동 실험실이다.

문제는 두뇌와 손이 서로 다른 말을 쓴다는 점이다.
LLM은 자연어와 코드로 말하고, 장비는 모터 각도와 온도 설정값으로 움직인다.
이 강은 그 둘을 잇는 다리, 즉 로보틱스 연동 계층을 다룬다.

자연어·코드를 장비 명령으로

다리가 하는 일은 번역이다. 추상적 계획을 구체적 장비 명령으로 한 단계씩 내린다.

먼저 LLM이 가설을 실험 코드로 옮긴다. “전구체 2g 칭량, 10분 분쇄, 720℃ 8시간 소성” 같은 프로토콜이다.
이 코드는 사람이 읽을 수 있는 의사코드이자, 기계가 파싱할 수 있는 구조다.

그다음 코드의 각 줄이 장비별 액션으로 매핑된다.
furnace.heat(720)는 머플로의 SetTemperature 명령이 되고, 디스펜서와 볼밀, XRD도 각자 표준 명령을 받는다.
SiLA와 OPC UA 같은 표준이 이 장비 공통어 역할을 한다. 제조사가 달라도 같은 액션 이름으로 부른다.

코드 → 장비 명령 매핑

매핑은 일대일이 아니다. 코드 한 줄이 여러 장비 명령으로 풀릴 때가 많다.

“시약 칭량” 한 줄도 실제로는 그리퍼가 바이알을 집고, 저울로 옮기고, 디스펜서가 분말을 떨구고, 무게를 읽어 되먹임하는 여러 동작이다.
다리는 이 세부를 장비 드라이버에 맡기고, LLM에는 깔끔한 액션 이름만 노출한다.

이 추상화 덕분에 LLM은 모터를 몰라도 된다.
DispensePowder(2.0g)만 부르면 되고, 그 안의 기계 동작은 드라이버가 처리한다.
A-Lab(버클리, 2023)이 17일간 사람 손 없이 41개 신소재를 합성한 것도 이 계층이 있어서 가능했다.

가설을 입력하면 장비 명령까지

자연어 가설을 고르면 LLM이 실험 코드로 옮기고, 코드의 각 줄이 로봇 장비 명령으로 매핑된다.

온도를 핫플레이트 한계 위로 올리면 그 장비 명령이 막히고, 실행 값이 상한으로 깎이거나 차단된다.
두뇌의 계획이 손의 행동이 되는 전 과정의 축소판이다.

안전 체크와 오류 처리

다리는 번역만 하지 않는다. 위험한 명령을 거르고, 어긋난 결과를 수습한다.

LLM은 가끔 장비 한계를 넘는 값을 낸다. 920℃ 소성, 10g 칭량 같은 것이다.
다리는 명령을 보내기 전에 한계를 검사해, 상한으로 깎거나 아예 막는다. 두뇌의 실수를 손에 그대로 넘기지 않는다.

명령을 보낸 뒤에도 일은 남는다.
저울이 안 읽히거나 노가 목표 온도에 못 닿으면 그 오류를 잡아 재시도하거나 중단하고, 상태를 LLM에 되먹임한다.
이 안전·오류 처리 계층이 있어야 사람 없이도 며칠씩 루프를 돌릴 수 있다. 자율의 전제 조건이다.