폐루프 (인공지능)

폐루프(영어: closed‑loop)는 제어이론의 되먹임 원리를 바탕으로 한 가설→실행→측정→갱신이 끊김 없이 이어지는 자동 순환 피드백 구조를 지칭하는 개념으로 인공지능(AI)·로봇·실험 자동화 분야에 적용되고 있다. 이 접근은 강화 학습에서의 환경–행동–보상 도식과 밀접하며, 물리적 세계(자연)를 에이전트가 상호작용하는 환경으로 간주하고, 센서가 제공하는 측정을 보상/피드백으로 사용해 다음 실험 설계나 정책(모델)을 갱신한다.
최근 화학·재료 분야에서는 이 아이디어를 자율 실험실(self‑driving laboratories, SDLs) 또는 실험‑폐루프 과학(closed‑loop science)로 구체화하여, 로봇이 실험을 수행하고 측정 데이터를 즉시 학습에 반영하는 체계를 구축하고 있다.

 용어 
 폐루프(closed‑loop): 출력(측정)을 다시 입력으로 되먹임하여 목표와의 오차를 줄이는 구조. 제어 분야의 표준 용어로, 개루프(open‑loop)와 대비된다.
 실험‑폐루프 과학(closed‑loop science): 가설 설정, 실험 설계·집행, 센서 측정, 분석·보상 계산, 모델/정책 갱신을 하나의 자동 순환으로 통합한 연구 방법.
 자율 실험실(self‑driving laboratory, SDL): 자동화 장비·로봇·센서·오케스트레이션 소프트웨어와 AI 실험 설계기가 결합된 플랫폼.

 역사와 배경 
폐루프의 원리는 제어공학의 되먹임 제어에서 출발한다. 20세기 중반에 형식화된 폐루프 제어는 센서가 측정한 상태를 기준신호와 비교하여 제어입력을 조정한다. 이후 인공지능의 강화 학습은 환경과 상호작용하며 보상을 극대화하는 정책 학습으로 폐루프 아이디어를 일반화하였다. 실험 과학에서는 2010년대 후반부터 고처리량 자동화·로봇화·온라인 분석과 기계 학습을 결합해 자율 실험실을 구축하는 시도가 확산되었고, 2020년대 중반에는 리암 페더스, 에킨 도우스 주북 등에 의해 “자연을 강화학습 환경으로 삼는다”는 관점이 제시되었다.

 원리와 구성 
인공지능에서의 폐루프 시스템은 보통 다음 단계로 구성된다.
 가설/목표 설정 – 정량 목표(예: 수율, 밴드갭, 임계온도)와 제약을 정의.
 실험 설계 – 탐색/활용 균형을 고려하여 다음 실험 후보를 생성(베이지안 최적화, 능동 실험 설계 등).
 행동(실험 집행) – 로봇·장비가 시약 투여, 공정 조건 설정 등을 수행.
 측정/평가 – 센서·분석기기가 품질지표를 산출하고 보상 함수를 계산.
 갱신 – 결과를 데이터베이스에 기록하고 모델/정책을 업데이트하여 다음 사이클을 계획.

이때 자연(물리 세계)이 곧 환경이며, 측정치가 보상(또는 점수) 역할을 한다는 점이 특징이다. 실험 설계 단계에는 대리모델과 불확실도를 이용하는 베이지안 최적화·능동학습이 널리 쓰이며, 이는 실험 비용이 큰 영역에서 효율적인 탐색을 가능하게 한다.

 개루프와의 비교 
 개루프(open‑loop): 결과 측정을 다음 의사결정에 직접 반영하지 않음.
 폐루프(closed‑loop): 결과를 즉시 반영해 실험 경로를 재계획. 불확실도 추정과 제약 처리, 다목적 최적화 등과 결합해 탐색 효율을 높인다.

 응용 
 재료과학·화학 – 조성·공정 조건을 자동 탐색하여 광범위한 설계공간을 탐색(박막/나노결정·촉매·MOF·양자점 등). 다수의 SDL 사례가 보고되었다.
 실험 속도 – 병렬화된 장비·로봇을 통해 하루 수백 건 규모의 실험과 실시간 매개변수 조정을 달성하는 플랫폼이 소개되었다.
 지식 생성 – 웹 문헌에 드물게 기록되는 부정(실패) 결과까지 체계적으로 수집해 학습에 활용, 사전학습 텍스트가 갖는 한계를 보완한다.
 현실 검증 – 생성 모델이 제안한 후보를 실제 합성·측정으로 검증하여 “디지털‑물리” 간의 고리를 닫는다.

 장점과 한계 
장점
 현실 세계 데이터(새 측정)를 지속적으로 축적하여 모델을 장기적으로 강화(데이터 모트).
 실험 비용이 큰 영역에서 탐색 효율을 높임(베이지안 최적화·능동 설계).
 자동화·고처리량·온라인 분석으로 재현성 향상 및 연구 주기 단축.
한계·과제
 초기 설비·통합 비용과 도메인별 장비 자동화 난이도.
 하드웨어 드리프트·분포 이동, 장비 간 교차검증과 표준화, 데이터 관리 인프라의 필요.
 안전·윤리·규정 준수(유해 물질 취급, 인터록, 휴먼‑인‑더‑루프 감시).

 같이 보기 
 강화 학습
 제어이론
 로봇공학

 각주 

 참고 문헌 
 Åström, Karl J., and Richard M. Murray. Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers. Princeton: Princeton University Press, 2008.
 Sutton, Richard S., and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. 2nd ed. Cambridge, MA: MIT Press, 2018.
 Shahriari, Bobak, Kevin Swersky, Ziyu Wang, Ryan P. Adams, and Nando de Freitas. “Taking the Human Out of the Loop: A Review of Bayesian Optimization.” Proceedings of the IEEE 104, no. 1 (2016): 148–175.

분류:인공지능
분류:기계 학습
분류:제어공학
분류:로봇공학
분류:재료과학