자율과학·실험자동화

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.