[Lab Letter] 님 ML이 막히는 건 모델이 아니라 데이터 때문입니다

합성 실험 데이터로 ML 하다 막히는 지점 4가지 - 3분이면 읽습니다

2026. 7. 29.

안녕하세요. 님

Labnote Scholar 팀입니다.

"이 반응 조건에서 수율이 가장 높을 확률을 AI가 알려줬으면 좋겠다."

요즘 화학·소재 R&D 현장 어디서나 나오는 얘기죠.

그래서 데이터 과학자를 채용하고, GPU 서버를 확보하고, 최신 ML 프레임워크까지 세팅했는데 정작 학습시킬 데이터가 준비되어 있지 않다는 걸 그제야 깨닫는 패턴이 반복되고 있습니다.

현장에서 실제로 부딪히는 장벽은 네 가지입니다

① 합성 조건은 A 연구원 엑셀에, 수율은 B 연구원 폴더에, 분석 결과는 기기 PC에 데이터가 흩어져 있어 통합에만 몇 달이 걸리고,

② 보고서에는 성공만 남는 문화 탓에 실패 실험이 기록되지 않아 모델이 편향되며,

③ 시약 lot·장비·온습도 같은 메타데이터가 빠져 같은 레시피에서 결과가 달라지는 이유를 모델이 학습할 수 없고,

④ 그 정제 작업을 박사급 연구원이 몇 달씩 떠안는 구조가 됩니다.

결론은 하나입니다 👉 순서가 반대라는 것.

모델보다 데이터가 먼저고, 지금 연구원들이 매일 쓰는 실험 기록이 나중에 AI가 읽을 수 있는 형태로 쌓이고 있는지에서 출발해야 합니다.

사후 정제가 아니라, 사전 구조화가 필요합니다.

우리 연구소 데이터로 무엇이 가능할지 궁금하시다면, 편하게 문의 남겨주세요.

우리 연구소 데이터, ML 준비가 됐을까?

네 가지 장벽을 어떻게 넘는지, 아티클에서 확인해 보세요.(링크)

aaant
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