최근 연구개발 분야에서 방대한 실험 데이터의 활용과 정밀한 분석 역량이 중요해지면서 실험 설계 자동화와 데이터 분석, AI 기반 의사결정을 연계한 자율실험실(Self-Driving Lab)이 차세대 연구개발 환경으로 주목받고 있다. 특히 자율실험실의 실질적인 활용을 위해서 실험 데이터의 신뢰성 확보와 AI 모델의 예측 정확도 향상은 물론 소재의 물성 및 공정 특성을 정밀하게 분석하고 최적의 실험 조건을 도출할 수 있는 기술적 역량이 중요해지고 있다.
이와 관련해 산업교육연구소(https://www.kiei.com)는 지난 8월을 시작으로 “자율실험실(SDL)” 세미나를 이어왔으며 참석자들의 많은 관심과 성원에 힘입어 오는 11월 13일(금)에 “R&D 대전환- AI 기반 자율실험실(SDL) 심층분석 최적화 구축/활용/실습 3차 세미나”를 온·오프라인 동시 개최한다고 밝혔다.이날 세미나 주제는 ▲자율실험실 도입 및 산업적 배경 ▲문제 정의와 소재 데이터- 기본 용어에서 지표 정의 ▲소규모ㆍ불완전ㆍ불일치 데이터- 수집에서 설계 ▲공정-물성 관계 예측과 모델 선택 및 비교 ▲역설계와 실험 추천 및 최적화 ▲소재 특성평가를 위한 컴퓨터 비전 사례를 통한 상태분류 ▲불확실성과 신뢰성 및 해석 가능성 사례 분석 ▲산업 적용과 자율실험 데이터인프라 및 실험설계 ▲AI for Materials 활용사례 개요 작성 등이며 오전 10시에 시작하여 오후 3시 30분까지 발표된다.
산업교육연구소 관계자는 “이번 세미나에서 AI 기반 자율실험실의 기술과 구축 방향, 운영 최적화 전략에 대해 살펴보고 연구개발 현장에서 SDL을 효과적으로 활용하기 위한 실질적인 방안을 모색하는 뜻깊은 시간이 되길 바란다”라면서 “많은 관심과 참여 부탁드린다”라고 말했다.자세한 사항은 홈페이지(www.kiei.com) 또는 전화(02-2025-1333~7)로 문의하면 된다.
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