실험 결과는 다시 AI 모델 학습에 사용되며, 다음 후보 소재를 더 정교하게 설계하는 데 활용된다. 이런 폐쇄형 루프(closed‑loop) 방식은 컴퓨터 시뮬레이션에서 유망해 보이던 소재가 실제 환경에서는 성능이 떨어지는 문제, 즉 **‘Sim2Real(시뮬레이션과 현실의 격차)’**를 줄이기 위한 접근이다.

베를린 GigaLab이 하려는 일

여러 설명에 따르면 GigaLab은 이러한 자율 연구 시스템을 산업 규모로 확장한 연구시설을 목표로 한다. 구조적으로는 몇 가지 기술 계층이 결합된 형태가 될 것으로 보인다.

1. AI 기반 소재 설계

머신러닝 모델이 새로운 소재 조성이나 구조를 제안하고 성능을 예측한다. 물리 법칙과 실험 데이터를 함께 활용하는 방식이다.

2. 로봇 기반 자동 합성

자동화된 실험 장비와 로봇이 화학 합성, 시료 처리, 분석 장비 로딩 같은 작업을 연속적으로 수행한다. 이런 실험 자동화는 화학·생명과학 분야에서 이미 산업적으로 확산되는 추세다.

3. 고속 특성 분석

각 소재 후보의 물리적·화학적 특성을 빠르게 측정해 실제 성능 데이터를 확보한다. 이 데이터가 AI 모델을 개선하는 핵심 입력이 된다.

4. 시뮬레이션과 디지털 트윈

산업용 로봇과 공정은 실제 환경에 투입되기 전에 가상 환경에서 훈련될 수 있다. 예를 들어 ABB Robotics와 NVIDIA는 로봇 시뮬레이션 플랫폼에 NVIDIA Omniverse를 통합해 현실과 거의 동일한 물리 환경을 구현하는 기술을 개발하고 있다.

이 모든 시스템이 연결되면 하나의 반복 루프가 완성된다.

AI가 제안 → 로봇이 제작 → 장비가 측정 → 데이터가 AI를 다시 학습

이 구조 덕분에 소재 발견 과정이 마치 **‘연구 공장(factory‑style discovery)’**처럼 운영될 수 있다.

협력 파트너와 유럽 연구 생태계

GigaLab 논의에서 여러 기업 이름이 언급되지만, 공식적으로 확인된 협력 관계는 일부에 한정된다.

• Hitachi High‑Tech Europe – Dunia는 차세대 기능성 소재의 발견과 특성 분석을 가속하기 위해 전략적 협력을 발표했다.

• ASCEND 촉매 프로그램 – Dunia는 Siemens Energy, BASF, Helmholtz‑Zentrum Berlin, Fritz Haber Institute와 함께 3천만 유로 규모의 유럽 촉매 연구 프로젝트에 참여하고 있다.

• 로봇 및 시뮬레이션 기술 생태계 – ABB Robotics, NVIDIA 같은 기업의 로봇 자동화와 시뮬레이션 기술은 자율 실험실 구축에 중요한 기술 기반으로 자주 언급된다.

다만 공개된 자료만으로는 AWS, ABB Robotics, NVIDIA, Siemens, ILS, Merck 등이 베를린 GigaLab의 공식 파트너인지 여부는 확인되지 않는다.

왜 AI만으로는 신소재를 만들 수 없을까

AI는 수많은 소재 후보를 빠르게 제안할 수 있지만, 실제 산업 적용을 위해서는 반드시 대규모 실험 검증이 필요하다.

첫째, 합성 조건의 영향이다. 동일한 화학 조성이라도 합성 방법이나 미세구조에 따라 성능이 크게 달라질 수 있다.

둘째, 실제 환경 테스트가 필요하다. 촉매나 배터리 소재는 온도, 압력, 화학 반응 환경에서 장기간 안정적으로 작동해야 한다.

셋째, 재현성과 대량 생산 가능성이다. 산업에서 사용하려면 동일한 성능을 반복적으로 생산할 수 있어야 한다.

자율 실험실은 이런 문제를 해결하기 위해 수천 건의 실험을 자동으로 수행하며, AI 모델을 실제 데이터로 지속적으로 개선한다.

집중하는 산업 분야

Dunia의 현재 연구는 특히 에너지 전환과 관련된 촉매 기술에 집중되어 있다. 예를 들어 다음과 같은 분야다.

• 그린 수소 생산
• 암모니아 합성
• 이산화탄소(CO₂) 전환 화학 공정

이러한 기술은 전 세계 탈탄소 산업에서 핵심 역할을 하는 분야다.

배터리, 반도체, 에너지 저장 같은 다른 첨단 소재 분야도 자율 소재 발견 플랫폼과 밀접한 관련이 있지만, 베를린 시설에서의 구체적 프로그램은 공개 자료에서 명확히 확인되지는 않았다.

유럽 딥테크 경쟁력에 미칠 영향

만약 대규모로 구축된다면 GigaLab 같은 시설은 유럽의 연구 방식 자체를 바꿀 수 있다.

기존에는 소규모 연구팀이 실험을 순차적으로 진행했다면, 앞으로는 기업과 연구기관이 **대량의 소재 후보를 동시에 테스트하는 ‘발견 플랫폼’**을 공유할 수 있다.

이는 다음과 같은 분야에서 혁신 속도를 높일 가능성이 있다.

• 청정 연료와 수소
• 지속가능 화학 산업
• 고성능 제조 소재

Dunia가 구축하려는 시스템은 단순한 연구 장비가 아니라 **AI 모델, 로봇 실험, 산업 협력을 결합한 ‘AI‑네이티브 연구 인프라’**라는 점에서 의미가 있다.

현재 공개된 정보만으로는 베를린 GigaLab의 정확한 규모나 일정이 완전히 확정된 것은 아니지만, 한 가지 흐름은 분명하다. 미래의 과학 연구는 점점 더 공장처럼 자동화된 실험 시스템으로 이동하고 있다는 점이다.

그리고 소재 과학 분야에서는 이런 변화가 연구 아이디어에서 산업 적용까지 걸리는 시간을 크게 줄일 가능성이 있다.

실험 결과는 다시 AI 모델 학습에 사용되며, 다음 후보 소재를 더 정교하게 설계하는 데 활용된다. 이런 폐쇄형 루프(closed‑loop) 방식은 컴퓨터 시뮬레이션에서 유망해 보이던 소재가 실제 환경에서는 성능이 떨어지는 문제, 즉 **‘Sim2Real(시뮬레이션과 현실의 격차)’**를 줄이기 위한 접근이다.

베를린 GigaLab이 하려는 일

여러 설명에 따르면 GigaLab은 이러한 자율 연구 시스템을 산업 규모로 확장한 연구시설을 목표로 한다. 구조적으로는 몇 가지 기술 계층이 결합된 형태가 될 것으로 보인다.

1. AI 기반 소재 설계

머신러닝 모델이 새로운 소재 조성이나 구조를 제안하고 성능을 예측한다. 물리 법칙과 실험 데이터를 함께 활용하는 방식이다.

2. 로봇 기반 자동 합성

자동화된 실험 장비와 로봇이 화학 합성, 시료 처리, 분석 장비 로딩 같은 작업을 연속적으로 수행한다. 이런 실험 자동화는 화학·생명과학 분야에서 이미 산업적으로 확산되는 추세다.

3. 고속 특성 분석

각 소재 후보의 물리적·화학적 특성을 빠르게 측정해 실제 성능 데이터를 확보한다. 이 데이터가 AI 모델을 개선하는 핵심 입력이 된다.

4. 시뮬레이션과 디지털 트윈

산업용 로봇과 공정은 실제 환경에 투입되기 전에 가상 환경에서 훈련될 수 있다. 예를 들어 ABB Robotics와 NVIDIA는 로봇 시뮬레이션 플랫폼에 NVIDIA Omniverse를 통합해 현실과 거의 동일한 물리 환경을 구현하는 기술을 개발하고 있다.

이 모든 시스템이 연결되면 하나의 반복 루프가 완성된다.

AI가 제안 → 로봇이 제작 → 장비가 측정 → 데이터가 AI를 다시 학습

이 구조 덕분에 소재 발견 과정이 마치 **‘연구 공장(factory‑style discovery)’**처럼 운영될 수 있다.

협력 파트너와 유럽 연구 생태계

GigaLab 논의에서 여러 기업 이름이 언급되지만, 공식적으로 확인된 협력 관계는 일부에 한정된다.

• Hitachi High‑Tech Europe – Dunia는 차세대 기능성 소재의 발견과 특성 분석을 가속하기 위해 전략적 협력을 발표했다.

• ASCEND 촉매 프로그램 – Dunia는 Siemens Energy, BASF, Helmholtz‑Zentrum Berlin, Fritz Haber Institute와 함께 3천만 유로 규모의 유럽 촉매 연구 프로젝트에 참여하고 있다.

• 로봇 및 시뮬레이션 기술 생태계 – ABB Robotics, NVIDIA 같은 기업의 로봇 자동화와 시뮬레이션 기술은 자율 실험실 구축에 중요한 기술 기반으로 자주 언급된다.

다만 공개된 자료만으로는 AWS, ABB Robotics, NVIDIA, Siemens, ILS, Merck 등이 베를린 GigaLab의 공식 파트너인지 여부는 확인되지 않는다.

왜 AI만으로는 신소재를 만들 수 없을까

AI는 수많은 소재 후보를 빠르게 제안할 수 있지만, 실제 산업 적용을 위해서는 반드시 대규모 실험 검증이 필요하다.

첫째, 합성 조건의 영향이다. 동일한 화학 조성이라도 합성 방법이나 미세구조에 따라 성능이 크게 달라질 수 있다.

둘째, 실제 환경 테스트가 필요하다. 촉매나 배터리 소재는 온도, 압력, 화학 반응 환경에서 장기간 안정적으로 작동해야 한다.

셋째, 재현성과 대량 생산 가능성이다. 산업에서 사용하려면 동일한 성능을 반복적으로 생산할 수 있어야 한다.

자율 실험실은 이런 문제를 해결하기 위해 수천 건의 실험을 자동으로 수행하며, AI 모델을 실제 데이터로 지속적으로 개선한다.

집중하는 산업 분야

Dunia의 현재 연구는 특히 에너지 전환과 관련된 촉매 기술에 집중되어 있다. 예를 들어 다음과 같은 분야다.

• 그린 수소 생산
• 암모니아 합성
• 이산화탄소(CO₂) 전환 화학 공정

이러한 기술은 전 세계 탈탄소 산업에서 핵심 역할을 하는 분야다.

배터리, 반도체, 에너지 저장 같은 다른 첨단 소재 분야도 자율 소재 발견 플랫폼과 밀접한 관련이 있지만, 베를린 시설에서의 구체적 프로그램은 공개 자료에서 명확히 확인되지는 않았다.

유럽 딥테크 경쟁력에 미칠 영향

만약 대규모로 구축된다면 GigaLab 같은 시설은 유럽의 연구 방식 자체를 바꿀 수 있다.

기존에는 소규모 연구팀이 실험을 순차적으로 진행했다면, 앞으로는 기업과 연구기관이 **대량의 소재 후보를 동시에 테스트하는 ‘발견 플랫폼’**을 공유할 수 있다.

이는 다음과 같은 분야에서 혁신 속도를 높일 가능성이 있다.

• 청정 연료와 수소
• 지속가능 화학 산업
• 고성능 제조 소재

Dunia가 구축하려는 시스템은 단순한 연구 장비가 아니라 **AI 모델, 로봇 실험, 산업 협력을 결합한 ‘AI‑네이티브 연구 인프라’**라는 점에서 의미가 있다.

현재 공개된 정보만으로는 베를린 GigaLab의 정확한 규모나 일정이 완전히 확정된 것은 아니지만, 한 가지 흐름은 분명하다. 미래의 과학 연구는 점점 더 공장처럼 자동화된 실험 시스템으로 이동하고 있다는 점이다.

그리고 소재 과학 분야에서는 이런 변화가 연구 아이디어에서 산업 적용까지 걸리는 시간을 크게 줄일 가능성이 있다.