개요

AI가 다음 실험을 설계하고 로봇팔이 소재를 직접 제조하며, 측정 결과가 다시 AI로 피드백되는 자율실험실(Self-Driving Lab) 컨셉을 NVIDIA Isaac Sim에서 시뮬레이션한 내부 R&D 개념 검증입니다.

프로젝트 배경 및 목적

페로브스카이트 태양전지 연구 공정을 예시로, 연구자가 수작업으로 반복하던 정밀 실험 공정을 AI-로봇 폐루프(closed-loop) 구조로 자동화할 수 있는지 검증했습니다. Precursor Solution 혼합, Spin/Blade Coating, Annealing, 측정까지 이어지는 반복 실험은 숙련된 연구 인력의 많은 시간을 소모하기 때문에, 로봇과 AI가 이를 대신 수행하고 연구자는 실험 설계·해석 등 고부가가치 의사결정에 집중할 수 있는 실험실 자동화 모델을 시뮬레이션으로 먼저 검증하고자 했습니다.

구성 요소

• 로봇팔 기반 정밀 공정 자동화
• Precursor Solution 혼합·Spin/Blade Coating·Annealing 공정 시뮬레이션
• Bayesian Optimization 기반 실험조건 추천 AI
• NVIDIA Isaac Sim 가상 검증 환경

작업순서

1. 1AI가 이전 실험 결과를 바탕으로 다음 실험 조건 설계
2. 2로봇팔이 Precursor 혼합 → Spin/Blade Coating → Annealing 등 소재 제조 공정 수행
3. 3제조된 샘플의 측정 결과를 AI로 피드백
4. 4Bayesian Optimization으로 다음 실험 조건을 추천하며 폐루프 반복