로렌스 버클리 국립연구소는 첨단 광원(ALS) 시설에서 발생하는 막대한 데이터 병목 현상을 해결하기 위해 메타의 오픈소스 인공지능 모델을 도입했다. ALS가 사용하는 빔라인은 최근 하드웨어 업그레이드를 거치며 초당 1개였던 이미지 생성 속도가 초당 10만 개로 급증했다. 연간 수십 페타바이트에 달하는 데이터는 기존의 수동 분석 방식으로는 감당하기 어려운 수준이다.

이에 연구소는 'SYNAPS-I(SYnergistic Neutron And Photon Science – Intelligence)' 프로젝트를 통해 SAM 3와 DINOv3를 활용하고 있다. 백악관의 2025 제네시스 미션(Genesis Mission)의 일환으로 시작된 이 프로젝트는 이미지 분할(Segmentation)을 자동화한다. DINOv3가 전반적인 구조적 맥락을 파악하면 SAM 3가 정밀한 픽셀 단위 경계를 그리는 방식이다. 연구진은 과학 영상 데이터로 모델을 미세 조정하고, NERSC와 같은 국가 슈퍼컴퓨팅 시설의 300개 A100 GPU에 배포하여 실시간 처리를 가능케 했다.

실제 포도나무의 가뭄 저항성 연구 과정에서 이 시스템은 마이크로 CT 스캔을 분석하여 물을 운반하는 관인 목부를 식별하고 3D 볼륨을 재구성했다. 과거 단계별로 한 달이 소요되던 수동 주석 작업이 약 15분 만에 완료되는 성과를 거두었다. 이를 통해 연구진은 실험 후 분석을 기다릴 필요 없이 실험 도중 생물학적 과정을 관찰할 수 있게 됐다.

메타 모델의 오픈소스 특성은 국가 연구소가 데이터를 외부 클라우드가 아닌 보안이 유지된 정부 관리 인프라에 보관해야 한다는 점에서 필수적이다. 현재 SYNAPS-I는 아르곤, 브룩헤이븐, 오크리지 등을 포함한 5개 국립 연구소의 60명 연구원이 참여하고 있다. 다리오 길(Dario Gil) 에너지부 차관은 AI와 실험 시스템을 통합함으로써 과학 탐구 방식이 적응형 자동 의사결정으로 전환되고 있다고 평가했다. 연구팀은 향후 제네시스 미션이 확대됨에 따라 지능형 발견 플랫폼이 데이터를 처리할 뿐 아니라 가설을 생성하고 국가 시설 간 지식을 전이하는 환경을 구축할 계획이다.

로렌스 버클리 국립연구소는 첨단 광원(ALS) 시설에서 발생하는 막대한 데이터 병목 현상을 해결하기 위해 메타의 오픈소스 인공지능 모델을 도입했다. ALS가 사용하는 빔라인은 최근 하드웨어 업그레이드를 거치며 초당 1개였던 이미지 생성 속도가 초당 10만 개로 급증했다. 연간 수십 페타바이트에 달하는 데이터는 기존의 수동 분석 방식으로는 감당하기 어려운 수준이다.

이에 연구소는 'SYNAPS-I(SYnergistic Neutron And Photon Science – Intelligence)' 프로젝트를 통해 SAM 3와 DINOv3를 활용하고 있다. 백악관의 2025 제네시스 미션(Genesis Mission)의 일환으로 시작된 이 프로젝트는 이미지 분할(Segmentation)을 자동화한다. DINOv3가 전반적인 구조적 맥락을 파악하면 SAM 3가 정밀한 픽셀 단위 경계를 그리는 방식이다. 연구진은 과학 영상 데이터로 모델을 미세 조정하고, NERSC와 같은 국가 슈퍼컴퓨팅 시설의 300개 A100 GPU에 배포하여 실시간 처리를 가능케 했다.

실제 포도나무의 가뭄 저항성 연구 과정에서 이 시스템은 마이크로 CT 스캔을 분석하여 물을 운반하는 관인 목부를 식별하고 3D 볼륨을 재구성했다. 과거 단계별로 한 달이 소요되던 수동 주석 작업이 약 15분 만에 완료되는 성과를 거두었다. 이를 통해 연구진은 실험 후 분석을 기다릴 필요 없이 실험 도중 생물학적 과정을 관찰할 수 있게 됐다.

메타 모델의 오픈소스 특성은 국가 연구소가 데이터를 외부 클라우드가 아닌 보안이 유지된 정부 관리 인프라에 보관해야 한다는 점에서 필수적이다. 현재 SYNAPS-I는 아르곤, 브룩헤이븐, 오크리지 등을 포함한 5개 국립 연구소의 60명 연구원이 참여하고 있다. 다리오 길(Dario Gil) 에너지부 차관은 AI와 실험 시스템을 통합함으로써 과학 탐구 방식이 적응형 자동 의사결정으로 전환되고 있다고 평가했다. 연구팀은 향후 제네시스 미션이 확대됨에 따라 지능형 발견 플랫폼이 데이터를 처리할 뿐 아니라 가설을 생성하고 국가 시설 간 지식을 전이하는 환경을 구축할 계획이다.