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자체 구축형 실험실(SBL)은 높은 수준의 과학적 목표만 주어지면 스스로 실험실 설계, 구성 및 운영이 가능한 자동화 시스템입니다. 기존 SDLs가 정해진 절차에 국한된 한계를 극복하며, 레이아웃, 디지털 트윈, 로봇 스킬 등을 구축합니다. 이 시스템은 양자점 합성 등 실제 과학 실험을 통해 그 엔드투엔드 역량을 입증했습니다.
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원문 바로가기자율주행 실험실(SDLs)은 실험 실행과 최적화를 자동화함으로써 과학적 발견을 가속화합니다. AI 에이전트가 점차적으로 새로운 실험을 제안할 수 있지만, 기존의 SDLs는 자신이 구축된 절차만을 수행할 수 있습니다. 이를 새로운 실험에 맞게 조정하는 것은 여전히 광범위한 수동 엔지니어링을 필요로 하므로, 실험실의 유연성이 발견 규모 확장의 병목 지점(bottleneck)이 됩니다. 우리는 자체 구축형 실험실(SBL)을 소개합니다. SBL은 높은 수준의 과학적 목표가 주어지면 스스로 실험실 설계를 하고, 구성하며, 운영할 수 있습니다. SBL은 이미 존재하는 것, 즉 빈 방에서 작동하는 SDL에 이르기까지 시작하여 누락된 기능들, 예를 들어 실험실 레이아웃, 디지털 트윈(digital twin), 로봇 스킬, 그리고 실험 워크플로우를 구축합니다. 우리는 이 시스템이 다양한 로봇과 설비 전반에 걸쳐 작동하며, 단일 작업대부터 여러 로봇이 함께 작동하는 실험실까지 확장되는 것을 시연합니다. 우리는 실제 양자점 합성(quantum-dot synthesis) 실험을 통해 SBL의 엔드투엔드(end-to-end) 역량을 검증했습니다. SBL은 인간 연구자의 역할을 장치 자동화의 수동적 구성 및 프로그래밍에서 과학적 목표 지정으로 전환함으로써, 과학적 자동화를 더욱 접근하기 쉽고, 유연하며, 확장 가능하게 만듭니다. 프로젝트 웹사이트: https://self-building-labs.github.io/