로봇으로 돌리는 연구실의 날이 얼마 머지 않았다 ㄷㄷㄷ

논란의 여지가 있지만 어쨌든, 각국의 유명 언론을 타서 유명해진 Ceder그룹 + 구글 협력 자동화 재료 합성 자동화 연구 네이처 페이퍼
https://www.nature.com/articles/d41586-023-03745-5

근데 사실 저 랩만 저런거 하던거 아니고, 여기저기서 다른 사람들도 많이들 비슷한 시도를 하고 있었음. 아래 리뷰 페이퍼는 23년 초에 출판된 거임.
https://www.nature.com/articles/s44160-022-00231-0

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그리고 한국은 왜인지 조용하지만 불과 며칠전에 스탠포드 + 구글에서 나온 Mobile Aloha 프로젝트의 아카이브 페이퍼. 진짜 얼마 안된 따끈따끈한 페이퍼임.
https://arxiv.org/abs/2401.02117

개발자 본인의 demonstration 유튭 영상들
https://www.youtube.com/watch?v=HaaZ8ss-HP4
https://www.youtube.com/watch?v=mnLVbwxSdNM
https://www.youtube.com/watch?v=Ckhf6WfXRI8

심지어 이 그룹은 짓헙에 mobile aloha 조립하는데 쓴 하드웨어 목록 가격이랑 자기네 imitation learning 코드도 공개함.
https://mobile-aloha.github.io/
https://github.com/MarkFzp/mobile-aloha

Imitation 러닝은 몇년전부터 본격적으로 보이기 시작하던 분야인데, 저 그룹은 50회 데이터로 트레이닝 하고도 저정도 결과 냈다는게 좀 놀라움.

모든 실험이 다 저런걸로 대체되지는 않겠지만, 실험 루틴이 명확하거나 크게 바뀌지 않고, 그 루틴에서 재료나 시약만 바꾸는 방식으로 실험하는 그룹들 교수님들은 이제 박사들 포닥들 테크니션들 줄이려고 하지 않을까? 트레이닝만 잘 되면 저런 로봇들이 인간보다 실수는 덜할거아녀. 바이오쪽, 나노재료, 각종 화학 등등. 지금 내가 아는 그룹들만 떠올려 봐도 몇몇곳은 저런걸로 엔만큼 대체 가능할거 같아 보임.

그런 연구 그룹들은 PI들이 박사 포닥 인력 줄이고 저런 로봇 재료 사다가 본인이 조립해서 본인이 실험 돌려서 트레이닝 시킨 담에 그 로봇한테 실험 자동화 시키는 모습들이 5년 안에는 보이지 않을까 싶다. 그리고 회사 연구소들도 저런 방식으로 한정된 공간에서 비슷비슷한 path 돌면서 실험 다 끝나는 경우엔 저런 기계 도입하고 사람 줄이려 할듯? 적어도 부분 자동화는 확실히 가능할거고, 그에 따라 테크니션이나 주니어 레벨 연구원 같은 경우는 그 직종이 사라지고 기계가 대신하겠지.

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그리고 이미 로봇이 요리하는 레스토랑들 한국에도 하나 언론탄거 봤고, 미국에는 이미 여기저기 있음. 근데 저런 imitation learning 로봇들이 수준급에 다다르면 이제 ㄹㅇ 엔간한 요리사 직종은 대체 가능해지지 않을까 싶다. 사장 본인이 직접 재료 사서 로봇 조립한 담에 수십회 정도 요리 해서 트레이닝 시키고 계속 최적화 시켜 나가면, 진짜 수준급 요리사가 아닌 이상은 로봇이 하는게 요리 퀄리티가 더 낫겠지. 청소도 로봇 시키고. 기술 발전 속도를 보면 저런거 대략 5년 내로 상용화 되지 않을까 싶은데? 요새는 많이 줄었긴 한데, 퇴직후 치킨집 카페를 꿈꾸는 여러분들에게 이제 완전히 결정타를 날려버리는 기술이 아닐까 싶다.

아직 이런 저런 다양한 블루컬러 직업들은 완전히 기계로 대체가 불가능함. 예를 들어 배관공이나 유해조수 해충 퇴치 전문가, 간호사, 이런 직종은 사람이 더 쓰일거임. 그렇지만 좁은 공간에서 한정된 숫자의 item들을 가지고 거의 유사한 path 를 돌면서 일하는 블루컬러 직장들은 저런 방식의 imitation learning 기계들이 충분히 대체 할 수 있을거 같음, 그것도 그닥 머지 않은 미래에.

아 진짜 뭐하고 살아야 하나.