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식물 표현형 분석의 병목 현상을 해결하기 위해 과학자와 협력하는 에이전트형 AI 프레임워크를 제안합니다. 대화형 Co-Scientist Agent와 연산용 Compute Agent가 협력하여 데이터 분석 및 형질 추출 과정을 자동화하고 가속화합니다.
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원문 바로가기고처리량 식물 표현형 분석(High-throughput plant phenotyping)은 이제 과학자들이 분석할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 이미지 기반 데이터셋을 생성하고 있습니다. Oak Ridge National Laboratory의 Advanced Plant Phenotyping Laboratory (APPL)에서는 자동화된 스테이션이 다양한 원격 탐사 양식(remote sensing modalities)을 통해 매일 수백 그루의 식물을 촬영합니다. 하지만 형질 추출(trait extraction)과 해석은 여전히 수동적이며, 전문가에게 의존하고, 엄격하게 사후적으로 이루어집니다. 이로 인해 데이터 획득이 아닌 분석이 과학적 발견의 제약 요인이 되고 있습니다. 우리는 시설을 단순한 데이터 공장에서 상호작용이 가능한 자율적 발견 플랫폼으로 전환하여, 과학자들이 AI 에이전트와 협력해 통찰에 도달하는 시간을 가속화할 수 있는 엔드 투 엔드(end-to-end) 에이전트형 AI 프레임워크를 제시합니다. 대화형 Co-Scientist Agent는 과학자의 자연어 질문을 구조화된 분석 계획으로 변환하며, 헤드리스(headless) Compute Agent는 Frontier 엑사스케일(exascale) 슈퍼컴퓨터에서 Vision Transformer 세그멘테이션(segmentation) 및 형질 추출을 실행합니다. 두 에이전트는 별도의 보안 및 리소스 도메인에서 실행되며, 보안 토큰 인증 스트리밍 채널을 통해 통신합니다. 이러한 설계는 클라우드 네이티브(cloud-native) 에이전트 프레임워크가 간과하는 연합(federation), 데이터 이동, 출처(provenance)의 현실을 고려한 것이며, 모든 상호작용에 대해 엔드 투 엔드 출처가 캡처되도록 보장합니다. 이 프레임워크는 며칠에서 몇 주가 걸리던 분석 프로세스를 에이전트가 결과에 대해 추론하고, 다음 분석을 권장하며, 후속 질문에 몇 초 만에 응답하는 상호작용 루프로 전환합니다.