안녕하세요. 님
Labnote Scholar 팀입니다.
님 어제 하루, 월요일 어떻게 보내셨나요?
혹시 이번 주 실험 계획을 세우려고 앉았다가, 온도는 몇 도로, 촉매량은 얼마로, 대조군은 몇 개로 할지 고민만 하다 시간이 훌쩍 지나가진 않으셨나요?
실험실에서 실제로 막히는 지점은 "실행"이 아니라 "설계"인 경우가 많습니다.
변수 조합의 경우의 수는 연구자 한 명이 감당하기엔 너무 빨리 커지고,결국 "예전에 통했던" 조건 몇 가지를 재활용하거나 감으로 우선순위를 정하게 되죠.
과장 없이, "AI가 할 수 있는 것"과 "여전히 사람이 판단해야 하는 것"을 구분해서 정리했습니다.
전체 내용이 궁금하시면 아래에서 확인하실 수 있고, 혹시 이 이야기가 우리 실험실 상황과 비슷하다고 느끼셨다면 바로 이야기 나눠보셔도 좋습니다.
관련 글: 실험 설계, AI 추천은 어디까지 왔나
읽어주셔서 감사합니다.다음 인사이트에서 또 뵙겠습니다.
Labnote Scholar 팀 드림
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