Meta의 SAM 3·DINOv3, 미 에너지부 연구소 과학 데이터 분석에 투입

Meta AI의 오픈소스 모델이 미국 최대 국립 과학 연구소의 데이터 분석 혁신을 이끌고 있다.

미국 에너지부(DOE) 산하 로렌스버클리 국립연구소를 포함한 복수의 연구 기관이 SYNAPS-I 프로젝트를 통해 X선·중성자 시설의 실험 데이터 분석을 자동화하고 있다. 첨단 광원(Advanced Light Source)에서 연간 수십 페타바이트의 이미지 데이터가 생성되지만, 기존에는 전문가가 수동으로 분석하는 데 몇 주가 소요됐다.

이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 Meta의 Segment Anything Model 3(SAM 3)와 DINOv3를 결합했다. DINOv3가 이미지 내 구조를 식별하고 문맥을 파악하면, SAM 3가 해당 개체의 경계를 정밀하게 그려낸다. 이 파이프라인은 국립 슈퍼컴퓨팅 시설의 A100 GPU 300개에 배포됐다.

실험 결과, 3D 볼륨 전체 재구성 및 의미론적 레이블링 작업이 15분 이내에 완료됐다. 예전에는 과학자 1명이 한 달에 걸쳐 수작업으로 처리하던 포도나무 가뭄 연구 데이터도 이 시스템이 자동으로 분석해냈다.

이 프로젝트는 Meta의 'Genesis Mission'의 첫 번째 결과물로, Meta 오픈소스 AI 모델이 상업적 용도를 넘어 순수 과학 연구 인프라에도 통합될 수 있음을 보여준다.

한국 독자에게 이 사례는 오픈소스 AI 모델이 특정 도메인 데이터로 파인튜닝될 경우 전문 과학 분야에서도 강력한 도구로 작동할 수 있다는 점을 시사한다. 국내 연구 기관들도 유사한 접근법으로 대용량 실험 데이터 자동 분석 시스템 구축을 검토해볼 수 있다.