폐루프 (인공지능)
폐루프(영어: closed‑loop)는 제어이론의 되먹임 원리를 바탕으로 한 가설→실행→측정→갱신이 끊김 없이 이어지는 자동 순환 피드백 구조를 지칭하는 개념으로 인공지능(AI)·로봇·실험 자동화 분야에 적용되고 있다. 이 접근은 강화 학습에서의 환경–행동–보상 도식과 밀접하며, 물리적 세계(자연)를 에이전트가 상호작용하는 환경으로 간주하고, 센서가 제공하는 측정을 보상/피드백으로 사용해 다음 실험 설계나 정책(모델)을 갱신한다.[1][2] 최근 화학·재료 분야에서는 이 아이디어를 자율 실험실(self‑driving laboratories, SDLs) 또는 실험‑폐루프 과학(closed‑loop science)로 구체화하여, 로봇이 실험을 수행하고 측정 데이터를 즉시 학습에 반영하는 체계를 구축하고 있다.[3][4]
용어
[편집]- 폐루프(closed‑loop): 출력(측정)을 다시 입력으로 되먹임하여 목표와의 오차를 줄이는 구조. 제어 분야의 표준 용어로, 개루프(open‑loop)와 대비된다.[5]
- 실험‑폐루프 과학(closed‑loop science): 가설 설정, 실험 설계·집행, 센서 측정, 분석·보상 계산, 모델/정책 갱신을 하나의 자동 순환으로 통합한 연구 방법.
- 자율 실험실(self‑driving laboratory, SDL): 자동화 장비·로봇·센서·오케스트레이션 소프트웨어와 AI 실험 설계기가 결합된 플랫폼.[3]
역사와 배경
[편집]폐루프의 원리는 제어공학의 되먹임 제어에서 출발한다. 20세기 중반에 형식화된 폐루프 제어는 센서가 측정한 상태를 기준신호와 비교하여 제어입력을 조정한다.[5] 이후 인공지능의 강화 학습은 환경과 상호작용하며 보상을 극대화하는 정책 학습으로 폐루프 아이디어를 일반화하였다. 실험 과학에서는 2010년대 후반부터 고처리량 자동화·로봇화·온라인 분석과 기계 학습을 결합해 자율 실험실을 구축하는 시도가 확산되었고,[4] 2020년대 중반에는 리암 페더스, 에킨 도우스 주북 등에 의해 “자연을 강화학습 환경으로 삼는다”는 관점이 제시되었다.[1][2]
원리와 구성
[편집]인공지능에서의 폐루프 시스템은 보통 다음 단계로 구성된다.[3]
- 가설/목표 설정 – 정량 목표(예: 수율, 밴드갭, 임계온도)와 제약을 정의.
- 실험 설계 – 탐색/활용 균형을 고려하여 다음 실험 후보를 생성(베이지안 최적화, 능동 실험 설계 등).
- 행동(실험 집행) – 로봇·장비가 시약 투여, 공정 조건 설정 등을 수행.
- 측정/평가 – 센서·분석기기가 품질지표를 산출하고 보상 함수를 계산.
- 갱신 – 결과를 데이터베이스에 기록하고 모델/정책을 업데이트하여 다음 사이클을 계획.
이때 자연(물리 세계)이 곧 환경이며, 측정치가 보상(또는 점수) 역할을 한다는 점이 특징이다.[1] 실험 설계 단계에는 대리모델과 불확실도를 이용하는 베이지안 최적화·능동학습이 널리 쓰이며, 이는 실험 비용이 큰 영역에서 효율적인 탐색을 가능하게 한다.[3][4]
개루프와의 비교
[편집]- 개루프(open‑loop): 결과 측정을 다음 의사결정에 직접 반영하지 않음.
- 폐루프(closed‑loop): 결과를 즉시 반영해 실험 경로를 재계획. 불확실도 추정과 제약 처리, 다목적 최적화 등과 결합해 탐색 효율을 높인다.[3]
응용
[편집]- 재료과학·화학 – 조성·공정 조건을 자동 탐색하여 광범위한 설계공간을 탐색(박막/나노결정·촉매·MOF·양자점 등). 다수의 SDL 사례가 보고되었다.[4][3]
- 실험 속도 – 병렬화된 장비·로봇을 통해 하루 수백 건 규모의 실험과 실시간 매개변수 조정을 달성하는 플랫폼이 소개되었다.[6]
- 지식 생성 – 웹 문헌에 드물게 기록되는 부정(실패) 결과까지 체계적으로 수집해 학습에 활용, 사전학습 텍스트가 갖는 한계를 보완한다.[2]
- 현실 검증 – 생성 모델이 제안한 후보를 실제 합성·측정으로 검증하여 “디지털‑물리” 간의 고리를 닫는다.[1][7]
장점과 한계
[편집]- 장점
- 현실 세계 데이터(새 측정)를 지속적으로 축적하여 모델을 장기적으로 강화(데이터 모트).[2]
- 실험 비용이 큰 영역에서 탐색 효율을 높임(베이지안 최적화·능동 설계).[3]
- 자동화·고처리량·온라인 분석으로 재현성 향상 및 연구 주기 단축.[4][6]
- 한계·과제
- 초기 설비·통합 비용과 도메인별 장비 자동화 난이도.[4]
- 하드웨어 드리프트·분포 이동, 장비 간 교차검증과 표준화, 데이터 관리 인프라의 필요.[3]
- 안전·윤리·규정 준수(유해 물질 취급, 인터록, 휴먼‑인‑더‑루프 감시).[3]
같이 보기
[편집]각주
[편집]- ↑ 가 나 다 라 Anjney Midha (2025년 9월 30일). “Investing in Periodic Labs” (영어). 《Andreessen Horowitz》. 2025년 10월 1일에 확인함.
The key insight: nature becomes the reinforcement learning environment.
- ↑ 가 나 다 라 “Periodic Labs” (영어). 《Periodic Labs》. 2025. 2025년 10월 1일에 확인함.
Here, nature is the RL environment… We are building AI scientists and the autonomous laboratories for them to operate.
- ↑ 가 나 다 라 마 바 사 아 자 Gary Tom 외 (2024). “Self‑Driving Laboratories for Chemistry and Materials Science” (PDF) (영어). 《ChemRxiv》. 2025년 10월 1일에 확인함.
- ↑ 가 나 다 라 마 바 Holland Hysmith 외 (2024). “The future of self‑driving laboratories: from human‑in‑the‑loop interactive AI to gamification” (영어). 《Digital Discovery (RSC)》. 2025년 10월 1일에 확인함.
- ↑ 가 나 Karl J. Åström, Richard M. Murray (2020). “Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers” (PDF) (영어). 《cds.caltech.edu》. 2025년 10월 1일에 확인함.
- ↑ 가 나 Charles Yang (2025년 8월 11일). “Scaling Materials Discovery with Self‑Driving Labs” (영어). 《Institute for Progress》. 2025년 10월 1일에 확인함.
- ↑ “AI is dreaming up millions of new materials. Are they any good?” (영어). 《Nature》. 2025년 10월 1일. 2025년 10월 1일에 확인함.
참고 문헌
[편집]- Åström, Karl J., and Richard M. Murray. Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers. Princeton: Princeton University Press, 2008.
- Sutton, Richard S., and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. 2nd ed. Cambridge, MA: MIT Press, 2018.
- Shahriari, Bobak, Kevin Swersky, Ziyu Wang, Ryan P. Adams, and Nando de Freitas. “Taking the Human Out of the Loop: A Review of Bayesian Optimization.” Proceedings of the IEEE 104, no. 1 (2016): 148–175.