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베이지안 최적화·액티브러닝·강화학습은 성능 순위가 아니라 질문이 다른 도구다. 비싼 실험에서 최적값을 찾으면 BO, 경계와 모델을 배우면 액티브러닝, 중간 상태가 다음 행동의 결과를 바꾸는 다단계 공정이면 강화학습을 우선 검토한다.

Design–Build–Test–Learn 루프는 네 개의 자동화 섬을 이어 붙이는 일이 아니다. 공통 실험 ID와 상태 이벤트로 시료·장비·측정·모델 결정을 연결하고, 다음 실험 전에 장비 상태·품질검사·불확실성·안전 승인을 순서대로 통과시켜야 한다.

Self-Driving Lab은 자동 장비가 많은 실험실이 아니라, 측정 결과가 모델로 돌아가 다음 실험 선택을 바꾸는 닫힌 루프다. 사람이 목표와 금지 조건을 정하고 매 회차 승인하지 않아도 그 범위 안에서 순환해야 제한된 자율실험으로 볼 수 있다.