지능형 실험실을 위한 실용적인 AI


인공지능(AI)은 오늘날 실험실의 가능성을 확장하고 있지만, 의미 있는 혁신을 이루려면 기존 기술에 AI를 추가하는 것만으로는 부족합니다. AI는 실제 업무를 간소화하고 과학적 신뢰를 뒷받침하며 실험실이 의존하는 관리 체계 내에서 작동해야 합니다. 

Waters는 소프트웨어와 분석 워크플로에 실용적인 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 도입하여 실험실이 일상 업무의 복잡성을 줄이고 데이터를 더 일관되게 처리하며 신뢰할 수 있는 기능을 더욱 쉽게 활용하도록 지원합니다. waters_connect 소프트웨어와의 대화형 상호작용부터 AI/ML 기반 피크 적분까지, 이러한 혁신은 현대 실험실에 필요한 제어, 추적성 및 데이터 완전성을 유지하면서 연구자들이 더욱 효율적으로 작업할 수 있도록 설계되었습니다. 

Waters는 다음과 같은 방식으로 귀하의 실험실을 지원합니다:

  • 지원되는 소프트웨어 기능을 자연어로 이용할 수 있도록 하여 복잡한 워크플로를 간소화

  • 일상적인 실험실 업무의 지능형 자동화를 통해 반복 작업 감소

  • AI/ML 기반 피크 적분을 통한 데이터 처리 일관성 향상

  • 기존 실험실 소프트웨어 및 워크플로에 AI를 도입하여 제어 능력 및 신뢰성 지원

  • 연구자들이 소프트웨어 및 데이터 관리에 드는 시간을 줄이고 과학적 인사이트에 더 집중할 수 있는 AI 지원 실험실의 토대 구축


A scientist wearing a mask, using a pipette, with another masked scientist walking behind him. The photo is shot between two clear plastic trays providing a reflective abstract feel.
Scientist using pipette

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복잡한 워크플로를 대화하듯 간편하게


실험실 소프트웨어는 고도로 전문화된 과학 업무를 지원하지만, 일상적인 작업에서도 여러 애플리케이션과 메뉴를 탐색하고 다양한 설정 단계를 거쳐야 할 수 있습니다. Waters AI Link는 waters_connect 소프트웨어와 보다 직관적으로 상호작용할 수 있는 방법을 제공하여, 연구자와 실험실 팀이 자연어로 지원되는 기능에 접근하고 분석 워크플로 내에서 요청을 정의된 작업으로 전환할 수 있도록 합니다. 

개방형 Model Context Protocol(MCP) 표준을 기반으로 구축된 Waters AI Link는 waters_connect 소프트웨어의 기능을 AI가 이용할 수 있는 도구로 전환합니다.

이를 통해 다음과 같은 작업을 지원합니다.

  • 샘플 목록 생성 및 편집
  • 데이터 수집 Method 활용
  • 기기 할당
  • 작업 제출
  • 분석 결과 조회
  • 리포트 생성

연구자는 각 단계를 일일이 수동으로 탐색하는 대신, 수행하려는 작업을 대화하듯 설명할 수 있으며, Waters AI Link는 이러한 요청을 waters_connect 소프트웨어의 적절한 기능과 연결합니다.

중요한 점은 이처럼 더 직관적인 사용 방식이 AI에 실험실에 대한 무제한 접근 권한을 부여한다는 의미는 아니라는 것입니다. 모든 작업에는 계속해서 waters_connect 소프트웨어의 인증, 권한 및 접근 제어가 적용되므로, 사용자는 본인에게 직접 수행 권한이 부여된 작업만 AI를 통해 실행할 수 있습니다. 실험실의 과학용 애플리케이션과 밸리데이션이 완료된 자산은 그대로 유지되며, AI는 이러한 확립된 기능과 상호작용하는 새로운 방식을 제공합니다. 

Waters는 자연어 상호작용, 개방형 아키텍처 및 플랫폼 수준의 제어 기능을 결합하여, 더 많은 기능을 사용할 수 있게 됨에 따라 확장할 수 있는 토대를 마련하고 있습니다. 이를 통해 실험실 AI가 실험 단계에서 일상적인 과학 업무의 실용적인 일부로 발전하도록 돕고 있습니다. 

Two scientists in laboratory. One working with Xevo TQ Absolute and the other on a computer using Waters Connect

지능형 자동화를 통한 데이터 처리 혁신


피크 적분은 크로마토그래피 데이터 처리의 핵심 단계이지만, 기존 방식에서는 상당한 수동 개입과 변동성이 발생할 수 있습니다. Waters는 이러한 과제에 AI/ML을 직접 적용하여 기존 피크 적분에 수반되는 수동 작업을 줄이는 동시에 데이터 처리 속도, 일관성 및 확장성을 높일 수 있도록 지원합니다.

AI/ML 기반 피크 적분은 실험실에서 분석 워크플로에 사용하는 소프트웨어에 지능형 자동화 기능을 직접 도입합니다. 이 기능은 waters_connect for Quantitation 소프트웨어에서 사용할 수 있으며, Empower 소프트웨어에도 베타 프로그램을 통해 도입되었습니다. 이는 AI를 별도의 기술이나 실험적 기술로 취급하는 대신 기존 Waters 인포매틱스 환경에 머신러닝을 통합하는 접근 방식입니다.

실험실에서는 다음과 같은 이점을 기대할 수 있습니다:

  • 일상적인 피크 적분 과정에서 수동 개입 감소

  • 복잡한 분석 데이터 처리의 일관성 향상

  • 적분 변동성을 줄여 재현성 개선

  • 실험실에서 더 많은 양의 데이터를 처리함에 따라 확장성과 효율성 향상

  • 수작업 데이터 관리에 드는 노력을 줄여 과학적 인사이트 도출에 더 많은 시간 확보

특히 고처리량 실험실과 규제 대상 실험실에서는 그 의의가 자동화에 그치지 않습니다. Waters는 이러한 환경에서 요구되는 제어, 추적성, 감사 가능성 및 데이터 완전성을 유지하면서 기존 분석 워크플로에 AI/ML을 통합하고 있습니다. 이는 AI가 미래의 가능성에 머무르지 않고 연구자가 일상적으로 사용하는 실험실 소프트웨어에서 실질적인 기능으로 자리 잡을 수 있음을 보여주는 구체적인 사례입니다.

Many scientists working in a busy laboratory

규제 대상 실험실에 AI 도입


규제 대상 실험실에서 AI의 잠재력을 실현하려면 혁신과 제품 품질, 데이터 완전성, 궁극적으로 환자 안전을 보호하기 위한 요건 사이의 균형을 유지해야 합니다. AI와 머신러닝이 제약 실험실 워크플로의 일부가 되더라도 데이터 거버넌스, 위험 관리, 밸리데이션, 투명성, 추적성 및 사람에 의한 감독 등 확립된 원칙은 여전히 기본입니다.

기술 발전에 따라 규제 기대사항도 변화하고 있습니다. FDA와 EMA 가이드라인에서도 의약품 개발과 규제 대상 환경 전반에서 AI의 활용을 점차 폭넓게 다루고 있으며, 모델 투명성, 데이터 거버넌스, 수명주기 관리, 밸리데이션 및 사람에 의한 감독에 관한 기대사항도 포함하고 있습니다. 따라서 QC 실험실의 기회는 단순히 AI를 더 빨리 도입하는 것이 아니라, 과학적 엄밀성, 재현성 및 적절한 제어를 유지하는 방식으로 AI를 도입하는 데 있습니다.

Waters는 실험실이 이러한 변화하는 환경과 GMP 환경에서 AI 도입에 수반되는 고려 사항을 이해하도록 지원하고 있습니다. 견고한 데이터 기반과 적절한 거버넌스 프레임워크 구축부터 규제 실사 준비까지, Waters의 전문가들은 조직이 더 높은 AI 성숙도를 구축해 나가면서 고려해야 할 실질적인 단계를 살펴봅니다.

규제 대상 실험실의 AI와 규제 준수에 대해 알아보기:

International team of scientists working together in medical laboratory doing research on  chemicals and bacteria

실용적인 AI. 신뢰할 수 있는 과학. 연결된 워크플로.


AI가 실험실에 또 다른 복잡성을 더해서는 안 됩니다. 연구자들의 시간을 소모하는 업무의 복잡성을 줄이는 데 도움을 주어야 합니다. 

Waters는 Waters AI Link를 통해 자연어 상호작용으로 실험실 소프트웨어 기능을 더 쉽게 이용할 수 있도록 하고 있습니다. Waters는 AI/ML 기반 피크 적분을 통해 지능형 자동화를 적용하여 실험실이 분석 데이터를 더 일관되고 효율적으로 처리하도록 지원하고 있습니다.

이러한 혁신은 실험실이 의존하는 제어, 추적성 및 신뢰를 유지하면서 실제 과학 워크플로에 지능형 기술을 통합하는 실용적인 실험실 AI 접근 방식을 보여줍니다. 

Businessman on blurred background using globe network hologram with America Usa map 3D rendering

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