01 도입: 왜 중요한가?
현재 AI는 알파폴드(AlphaFold)나 LLM 에이전트처럼 계산 영역에서는 뛰어난 성능을 보입니다. 하지만 실제 실험실 환경에서는 시각 인지, 감각 인지, 협업 능력이 부족한 한계가 있었습니다. 로봇 자동화는 대안이 될 수 있으나 높은 비용과 유연성 부족이라는 문제점이 존재합니다.
LabOS는 이러한 격차를 해소합니다. AI가 연구자의 시야를 공유하며 실시간 코파일럿 역할을 수행하고, 숙련된 기술을 자동 기록 및 전수함으로써 재현성, 기술 전수, 실험 속도를 근본적으로 개선합니다.
핵심 기술 (Core Tech)
자기 진화 멀티에이전트 아키텍처
매니저, 개발자, 비평가 에이전트로 구성. Tool Ocean을 통해 문헌과 데이터에서 새로운 도구를 자동 생성하여 저장합니다.
LabOS-VLM (실험실 특화 시각 언어 모델)
200개 이상의 실험실 비디오로 훈련된 LSV 벤치마크 기반. GPT-4o를 능가하는 오류 감지 정확도(90%+)를 자랑합니다.
XR 스마트 글라스 실시간 협업
5~10초 단위의 실시간 스트리밍과 JSON 피드백. 3D/4D 가우시안 스프레딩을 활용한 실험실 디지털 트윈을 구축합니다.
주요 실증 사례
NK 세포 암 면역치료 타겟 발견
CRISPRa 데이터를 통한 CEACAM6 발굴 및 TCGA 생존 분석 자동 수행 성공.
세포 융합 조절 유전자 발견
ITSN1을 최상위 후보로 제안하고 CRISPRi 분석을 통한 wet-lab 확인 완료.
줄기세포 공학 실시간 코파일럿
렌티바이러스 형질도입 실험에서 실시간 가이드 및 오류 감지를 통해 실험 재현성 실증.
미래 연구 방향
- 로봇과 VLM의 결합 (완전 자율)
- 다중 연구실 분산 협업 시스템
- 화학/재료/물리 도메인 확장
- 기술 전수 표준화 및 디지털 자산화
참고 문헌: Google AI Co-Scientist
LabOS는 Google AI Co-Scientist의 웻랩 확장판으로 평가받습니다. AI가 실제 실험실에서 '보고, 느끼고, 함께 일하는' 시대를 여는 중요한 이정표입니다.
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