실험실
자동화의 역사

로봇 피펫에서 시작했다

실험실 자동화의 첫 단추는 화려한 AI가 아니라 액체를 옮기는 로봇 팔이었다.

1990년대 신약 개발이 커지면서 후보 물질을 수십만 개씩 검사해야 했다.
사람이 손 피펫으로 한 칸씩 채우면 끝이 나지 않았다.

그래서 96칸, 384칸, 1536칸 플레이트에 로봇이 액체를 자동으로 분주하는 고속 대량 스크리닝(HTS, High-Throughput Screening)이 등장한다.
하루 수만 건 검사가 가능해졌다.

다만 이 단계는 반복만 자동화한 것이다.
무슨 실험을 할지, 결과를 어떻게 읽을지는 전부 사람이 정했다.

워크스테이션, 한 대로 여러 단계

피펫 로봇 하나로는 실험의 한 토막만 처리됐다. 그래서 단계들을 한 대에 묶었다.

실험 자동화 워크스테이션은 액체 분주, 가열, 흔들기, 흡광도 측정 같은 여러 장비를 하나의 작업대에 모으고 로봇 팔이 플레이트를 옮겨준다.

사람은 프로토콜(절차서)을 한 번 짜서 올려두면 된다.
그러면 기계가 정해진 순서대로 밤새 돌린다.
재현성이 올라가고, 사람의 실수와 피로가 빠진다.

그래도 아직 정해준 순서를 그대로 따를 뿐이다.
결과를 보고 다음을 바꾸는 일은 여전히 사람 몫이었다.

클라우드 랩, 원격 실험

2010년대엔 실험실 자체가 클라우드처럼 변했다. 내 손에 장비가 없어도 된다.

클라우드 랩(cloud lab)은 원격으로 실험을 주문하면 로봇이 대신 돌려주는 시설이다.
연구자는 코드나 웹으로 프로토콜을 보내고, 결과 데이터만 돌려받는다.
Emerald Cloud Lab, Strateos 같은 곳이 대표적이다.

서버를 빌려 쓰듯 실험 장비를 빌려 쓰는 셈이다.
비싼 장비를 직접 사지 않아도 되고, 같은 프로토콜이면 누가 돌려도 결과가 같다.

핵심 변화는 거리다.
실험을 디지털 주문서로 바꾸니 사람이 실험실에 없어도 됐다.

반복 자동화에서 자율로

여기까지는 전부 사람이 정한 일을 기계가 빠르게 한 것이다.
마지막 단계에서 판단이 기계로 넘어간다.

수동에서 반복 자동화로, 원격 클라우드 랩으로, 다시 자율로 갈수록 가설, 설계, 실행, 분석 네 칸이 차례로 기계로 넘어간다.

자율 단계에선 LLM 같은 모델이 가설을 짜고 다음 실험을 스스로 고른다.
로봇이 그걸 실행하고, 결과로 또 다음을 정한다. 사람 없이 도는 닫힌 고리다.
UC 버클리와 로런스버클리연구소의 A-Lab은 17일 만에 새 무기물질 41종을 자율로 합성했다.

단계가 올라갈수록 사람 손이 빠지고 기계 비율이 올라간다.

네 단계로 보는 한 줄 정리

역사를 한 줄로 누르면 자동화 경계가 계속 위로 밀린 과정이다.

손 피펫으로 하던 수동 작업이 로봇 피펫의 반복 자동화로 바뀌었다.
그다음 원격 클라우드 랩으로, 끝에는 스스로 판단하는 자율 루프로 왔다.

각 단계는 앞 단계를 부수지 않고 위에 쌓인다.
자율 루프 안에도 여전히 로봇 피펫과 워크스테이션이 들어 있다.
바뀐 건 누가 다음 실험을 정하느냐다.