OpenScience

OpenScience란 무엇인가

OpenScience는 AI 에이전트에게 연구 작업을 맡기는 작업 공간이다. 질문을 적고 파일이나 데이터셋을 지정하면, 에이전트가 문헌을 검색하고 Python이나 R 코드를 작성하며 UniProt나 PDB 같은 출처를 조회해 정리된 결과를 쓴다. 개발사인 Synthetic Sciences는 Y Combinator의 지원을 받고, 이 제품을 AI 공동 과학자로 소개하며 코드를 Apache 2.0으로 공개한다.

과학을 위한 AI 도구 대부분은 모델 제공사 하나와 클라우드에 올린 흐름을 전제로 한다. 여기서는 출발점이 반대다. 실제 분석은 채팅 창에서 노트북으로, 노트북에서 클러스터 터미널로, 다시 문헌 관리 도구로 옮겨 다니고, 그림과 그것을 만든 코드를 잇는 실마리는 그 과정에서 끊긴다. OpenScience는 프로젝트, 세션, 파일, 실행 기록, 결과를 한곳에 모은다. 실험실 동료가 몇 달 뒤 다시 열어도 어떤 숫자가 어떻게 나왔는지 따라갈 수 있다. 재현 가능한 연구를 일상 작업으로 옮기면 이런 모습이 된다.

진입 비용은 설치에 있다. 데스크톱 앱이나 명령줄 도구를 설치하고 모델 접근을 마련해야 한다. 자신의 API 키, 제공사 구독, 로컬 모델, 유료 Ace 서비스 가운데 하나를 고른다. 공식 문서는 논문에 쓰기 전에 방법을 읽고 결과를 확인하라고 이용자에게 요구한다.

시작하기

1. macOS, Windows, Linux용 데스크톱 앱을 내려받거나 npm install -g @synsci/openscience@latest로 CLI를 설치하고 프로젝트 폴더에서 워크스페이스를 실행한다.
2. Synthetic Sciences 계정을 만든다. 자신의 모델 키를 쓸 계획이어도 첫 실행 설정에서 계정을 요구한다.
3. Customize → Models에서 모델 접근을 고른다. Ace 관리 모델, 제공사 API 키, ChatGPT나 Claude 로그인, 내 컴퓨터에서 도는 로컬 모델 중 하나다.
4. 프로젝트를 열고 입력, 기대하는 출력, 제약 세 가지를 붙여 작업을 설명한다. 필요하면 데이터를 첨부하거나 프로젝트에 있는 파일을 참조한다.
5. 실행 과정을 지켜보고 실제로 돌아간 코드와 참조한 출처를 확인한 뒤 보고서를 내보내거나 같은 세션에서 작업을 이어간다.

첫 요청은 파일과 저장 위치를 콕 집어 주면 잘 풀린다. data/measurements.csv를 분석하고 결측값을 표시하며 처리군을 비교하고, 그래프와 방법 메모를 results/에 저장하라고 하면 된다. 에이전트는 자기 작업을 대조할 구체적인 대상을 갖게 된다.