Danaher와 NVIDIA, 과학 장비에 AI 통합을 위해 협력

Danaher Corporation은 2026년 10월 14일 NVIDIA와 협력한다고 발표하며, 자율 과학을 발전시키고 과학적 발견의 속도를 높이는 데 기여하겠다고 밝혔다.

이번 협력은 Danaher의 과학 장비, 자동화 기술, 실험실 업무 흐름 소프트웨어 및 전문 지식과 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 및 AI 기술을 결합한다. Danaher는 이번 협력이 AI 기반 과학의 미래를 만들어 가기 위한 더 큰 노력의 일환이라고 설명했다. 또한 연구자들이 예측에서 실험적 증거에 이르는 과정을 더 빠르게 진행하도록 돕는 것이 목표라며, 실험 결과가 모델에 다시 반영되고 모델이 다음 실험을 설계하는 데 도움을 주는 지속적인 학습 사이클을 구축할 것이라고 밝혔다.

과학 장비 및 실험실 업무 흐름에 AI 통합

Danaher와 NVIDIA는 과학 장비에 AI를 통합하기 위해 협력하고 있다. 이번 작업은 NVIDIA DGX Spark를 통한 엣지 컴퓨팅, RAPIDS를 활용한 가속 분석 및 데이터 처리, 그리고 BioNeMo Open Models를 비롯한 실시간 추론, 과학적 추론 및 파운데이션 모델 기술을 아우른다. 초기 작업은 우선순위가 높은 일부 장비에 집중하며, 향후 더 폭넓은 제품군으로 확대될 가능성이 있다.

두 회사는 NVIDIA Cosmos 월드 모델과 Omniverse Digital Twins를 비롯한 과학 및 물리적 AI가 더 지능적인 장비와 실험실 업무 흐름을 지원할 수 있는 방안도 모색하고 있다. Danaher는 이 작업의 목적이 과학적 의사 결정의 중심에 실험적 증거를 두는 것이라고 밝혔다.

Danaher는 AI, 가속 컴퓨팅, 장비, 업무 흐름 및 실험 데이터를 결합해 실험적 증거를 만들어 냄으로써 연결된 과학에 대한 자사의 노력을 진전시키는 것이 이번 협력의 목표라고 밝혔다. 또한 연구자들이 AI가 생성한 예측을 실제 행동에 필요한 실험적 증거로 이어 가는 과정을 더 짧고 간단하게 진행하도록 지원하는 한편, 고객이 원하는 모델, 표준 및 기술 제공업체를 자유롭게 선택할 수 있도록 할 계획이라고 밝혔다.

경영진 발언

Danaher의 사장 겸 최고경영자 Julie Sawyer Montgomery는 “AI는 과학이 수행되는 방식을 바꾸고 있으며, Danaher는 이러한 변화의 최전선에 있습니다”라고 말했다. 그녀는 이번 협력이 더 긴밀하게 연결되고 적응력과 접근성이 높은 혁신을 이루겠다는 공동의 비전에 기반한다고 설명하며, 연구자들이 중대한 과제에 도전하고 과학적 발견을 인류에 긍정적인 영향으로 이어 가도록 돕는 것이 협력의 목적이라고 밝혔다.

NVIDIA의 헬스케어 부문 부사장 Kimberly Powell은 “과학적 발견의 다음 시대는 AI와 실험이 끊임없이 맞물리는 과정에서 펼쳐질 것입니다”라고 말했다. 그녀는 두 회사가 가속 컴퓨팅과 물리적 AI를 실험실에 도입하고, 모델을 장비 및 실제 실험 데이터와 연결하고 있다고 밝혔다. 이를 통해 실험은 모델을 개선하고 모델은 더 나은 실험 설계를 이끌게 되며, 연구자들이 발견에 걸리는 시간을 수년에서 수개월로 단축하도록 돕는 것이 목표라고 덧붙였다.

Danaher의 AI 기반 자율 연구실 출범 계획

2026년 10월 7일, Danaher는 연구자들이 맞춤형 항체와 기타 분자 도구를 개발하도록 지원하는 최초의 AI 기반 자율 연구실을 출범시킬 계획을 발표했다. Danaher 계열사인 Abcam에 마련될 이 연구실은 Danaher 운영 회사인 Beckman Coulter Life Sciences, Cytiva, Genedata, Integrated DNA Technologies 및 Molecular Devices의 기술을 하나의 연결된 업무 흐름으로 통합하고, Automata와의 협업을 통해 장비 오케스트레이션 및 로봇 자동화 기능을 제공한다. 10월 7일 발표에서는 Automata가 2026년 1월 Danaher로부터 투자를 받았다는 사실도 공개됐다.

Danaher는 해당 발표에서 이 연구실이 AI를 활용해 항체를 포함한 새로운 친화성 시약을 만든 다음, 각 후보 물질을 제작하고 시험하며, 모든 결과를 모델에 다시 반영해 다음 설계를 개선한다고 밝혔다. 회사는 이 연구실을 통해 친화성 시약을 최대 8배 더 빠르게 발견하고 연간 시약 생산량을 최대 10배 늘릴 수 있도록 설계했다며, 연구실 규모가 확대되면 연간 수십 개에서 수백 개의 시약을 생산할 수 있다고 밝혔다.

Danaher는 또한 연구실에서 만들어지는 각 설계를 검증하고 시험한 뒤 그 결과를 다시 반영해 다음 설계를 개선하며, 속도를 높이는 동시에 과학적 엄밀성을 유지한다고 밝혔다. 아울러 시간이 지나면 이 접근법이 항체와 기타 연구 도구를 발견하는 데 사용되는 기존의 면역화 기반 방법을 보완할 것으로 예상한다고 덧붙였다.

Danaher는 자율 연구실이 스마트 장비, 통합 업무 흐름 및 자율 연구실을 구축하기 위한 더 큰 계획의 첫 단계라고 설명했다. 회사는 이 계획에 따라 장비를 더 쉽게 통합하고 프로그래밍 방식으로 제어할 수 있도록 설계하고 있으며, AI 활용에 적합한 데이터를 생성하고, 작동을 간소화하고 데이터 품질을 높이며 더 깊이 있는 통찰을 도출하도록 설계된 전문가 수준의 에이전트 기반 시스템을 탑재하고 있다고 밝혔다.

회사는 이 장비들을 서로 연결해 설계·제작·시험·학습 사이클을 수행하는 통합 업무 흐름과 자율 연구실을 구축할 수 있다고 밝혔다. 이를 통해 더 예측 가능하고 표준화된 연구 업무 흐름으로 전환할 수 있으며, 이 과정에서는 모델이 제작 전에 가장 유망한 설계를 우선순위에 따라 선별하고 로봇이 더 일관된 실험을 지원한다. 자율 연구실은 2027년 초에 본격적으로 가동될 예정이다.