에이블랩스, AI 기반 자율형 실험실 시대 선언…실험실 자동화 선도기업 도약 나선다 작성일 08-19 39 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="fp6nkmztwX"> <p contents-hash="bdf33b162a8d0360fc71110139b7886fc25fa160b139f049e48fb32d1037a893" dmcf-pid="4oIG0zjJwH" dmcf-ptype="general"><strong>액체 핸들링 로봇 ‘노터블’·노코드 플랫폼 앞세워 디지털 실험실 구현<br>“반복 실험은 로봇이, 연구는 사람이”…AI 결합한 자율형 실험실 비전 제시<br></strong><br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d2bdf29de246dde84b91c7f87dd41230c1597ce7b6fa47fc581f89b5a8e69a99" dmcf-pid="8gCHpqAimG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="신상 에이블랩스 대표와 액체 핸들링 로봇 '노터블'" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/19/etimesi/20260819150212081tdpm.png" data-org-width="700" dmcf-mid="VOHU26IkOZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/19/etimesi/20260819150212081tdpm.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 신상 에이블랩스 대표와 액체 핸들링 로봇 '노터블' </figcaption> </figure> <p contents-hash="19a099622520afe6075fd01cda179aee8eaaa82c7b9185fa084f0f014b014e80" dmcf-pid="6ahXUBcnmY" dmcf-ptype="general">생명과학 실험 자동화 전문기업 에이블랩스(대표 신상)가 액체 핸들링 로봇과 인공지능(AI)을 결합한 '자율형 실험실(Self-Driving Lab)' 구현을 목표로 실험실 자동화 시장 공략을 본격화한다. 단순한 실험 장비 공급을 넘어 연구실 전체의 디지털 전환을 이끄는 플랫폼 기업으로 성장하겠다는 전략이다.</p> <p contents-hash="e7fd38d9e5079fcdee64205f4a9ac96388bea7059002358a6e9027ec31cc600a" dmcf-pid="PNlZubkLrW" dmcf-ptype="general">에이블랩스는 연구자가 반복적인 실험에서 벗어나 창의적인 연구에 집중할 수 있도록 실험 자동화 솔루션을 개발하는 기업이다. 지난 2021년 인천 송도에 설립된 이후 액체 핸들링 로봇 '노터블(NOTABLE)' 시리즈와 노코드(No-Code) 기반 자동화 소프트웨어 '윈디(Windy)'를 중심으로 연구실 자동화 플랫폼을 구축해 왔다.</p> <p contents-hash="49dcc53e92817642e7db985dcd1e28ee41a9e9adc7a2cd780129935c5a71aa80" dmcf-pid="QjS57KEory" dmcf-ptype="general">노터블은 생명과학 실험의 핵심인 피페팅(Pipetting) 작업을 자동으로 수행하는 액체 핸들링 로봇이다. 시약과 샘플을 정밀하게 분주하는 반복 작업을 자동화해 연구 생산성과 실험 재현성을 높이며 코로나 19 PCR 검사 전처리를 비롯해 진단, 제약, 식품, 합성생물학, 오가노이드 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 대량의 샘플을 동시에 처리해야 하는 연구 환경에서 작업 효율과 품질 향상 효과가 크다는 평가를 받고 있다. 현재 50여개 연구기관과 대학에서 70대 가량의 노터블이 운용되고 있다.</p> <p contents-hash="592e9748691ede06b0884b1616733558e5e8cc8ce6251cfaf44c8623b21a9758" dmcf-pid="xAv1z9DgET" dmcf-ptype="general">기존 해외 자동화 장비와 달리 개방형 응용프로그램 인터페이스(API) 기반 구조를 채택한 것이 가장 큰 경쟁력이다. 대부분의 외산 장비가 폐쇄형 시스템으로 운영되는 반면 에이블랩스의 플랫폼은 다양한 연구 장비와 자유롭게 연동할 수 있어 연구실 전체를 하나의 디지털 환경으로 통합할 수 있다. 연구실마다 다른 실험 환경에 맞춰 유연하게 시스템을 구성할 수 있다는 점도 차별화 요소다.</p> <p contents-hash="bff9172f804daa8a9a5153bc131ff9fde450bbcff80e5cc9f15125273eaa1bbd" dmcf-pid="yUPLEsqFmv" dmcf-ptype="general">사용 편의성도 강점이다. 자체 개발한 노코드 기반 소프트웨어 '윈디'를 적용해 별도의 프로그래밍 없이도 실험 프로토콜을 설정하고 자동화할 수 있다. 연구자는 복잡한 코딩 대신 그래픽 기반 인터페이스만으로 자동화 시스템을 운영할 수 있어 자동화 도입 장벽을 크게 낮췄다. 에이블랩스는 이러한 연구자 중심 설계를 통해 대형 제약사뿐 아니라 대학 연구실과 바이오 스타트업까지 고객층을 확대하고 있다.</p> <p contents-hash="0eda1c20f3bcf935d302b4a9c211d8aed4909af042aef5e82aa0590d794951a9" dmcf-pid="WuQoDOB3sS" dmcf-ptype="general">회사는 실험실 자동화의 핵심이 단순히 로봇을 공급하는 것이 아니라 연구 프로세스 전체를 디지털화하는 데 있다고 보고 있다. 자동화 장비와 소프트웨어, 데이터 관리 시스템을 유기적으로 연결해 실험 데이터가 자동으로 축적·분석되는 연구 환경을 구현하고 이를 기반으로 연구 생산성을 극대화한다는 구상이다. 이를 위해 자동화 컨설팅과 개념검증(PoC), 기술지원, 교육 서비스까지 함께 제공하며 연구실의 디지털 전환을 지원하고 있다.</p> <p contents-hash="7ecbec28b781f6ca4f9ba7aead447197fc7d6f6db50067af1520e7dbe79390a3" dmcf-pid="Y7xgwIb0Ol" dmcf-ptype="general">에이블랩스는 앞으로 AI를 접목한 자율형 실험실 구현에도 속도를 낼 계획이다. 연구자가 실험 조건을 입력하면 로봇이 실험을 수행하고 AI가 결과를 분석해 다음 실험 조건을 제안하는 형태의 연구 환경을 구축하는 것이 목표다. 이를 통해 반복적인 실험 자동화를 넘어 연구개발 자체를 AI와 로봇이 함께 수행하는 차세대 연구 생태계를 구현하겠다는 비전이다.</p> <p contents-hash="c5d98f275c3b9d6f22989d1b17fbe6c024aa187062a62a2dbc27cc3bb80a5b05" dmcf-pid="GzMarCKpIh" dmcf-ptype="general">신상 에이블랩스 대표는 “실험실 자동화의 궁극적인 목표는 연구자의 시간을 반복 작업이 아닌 새로운 발견에 사용할 수 있도록 하는 것”이라며 “자동화를 넘어 자율화된 실험실을 구현해 연구개발의 패러다임을 바꾸는 것이 에이블랩스의 비전”이라고 말했다. 이어 “하드웨어와 소프트웨어, AI를 하나로 연결하는 연구자 중심 플랫폼을 기반으로 국내를 넘어 글로벌 실험실 자동화 시장을 선도하는 기업으로 성장하겠다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="1e7f10fae1ca3d87adf2a79577b2194b20a325c78ccffff102c062dfcf8350fb" dmcf-pid="HqRNmh9UwC" dmcf-ptype="general">권상희 기자 shkwon@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "AI 강화학습 2주 중단합니다"…오픈AI, AI 안전 점검 08-19 다음 과기정통부, GPS 교란 민관군 합동 대응훈련 실시 08-19 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
