7/13 세상에 도전하기 13일차
이번주 일을 많이 하지 못했다. 다소 해이해진 한 주였다. 여러 이유들이 있다.
- 스포츠를 많이 했다 (테니스 1번, 탁구 2번)
- MSI가 꿀잼이었다 (T1 vs GenG, T1 vs AL 역대급 꿀잼...)
- 약속이 많았다 (3번?)
- 로봇 만드느라 카페를 못 가고 집에서 일했어야 했다
- 생활 패턴이 꼬였다
스스로 2주는 좀 쉬는 시간이었다고 타협했다. 진짜 내일부턴 빡세게 달릴거다. 이번주도 약속이 좀 있긴 하지만 최소 주 60시간은 하려고 한다. 다음주에도 집에서 일을 해야 하는데 어떻게든 모드 분리를 해야겠다. 하드웨어 땜시 업무 공간이 집으로 강제됐는데 모드 분리가 안 되니 어렵다. 옷을 좀 제대로 입고, 모닝커피 한 잔 딱 내리고 업무 BGM 스피커로 딱 틀고 집중 모드 가동해야겠다. 지금 카펜데 원두 하나 사가야지. 월화수목금토 10시간씩 제낀다. 못한 거 일욜에 마저 하기.
그나저나 요즘 탁구 왜 이렇게 재밌는지 모르겠다. 테니스도 재밌고 테이블 테니스도 재밌다. 1:1로 누군가를 이겨야 한다는 게 참 단순하지만 큰 도파민을 준다. 이렇게 유산소하는 것이 바람직하다고 생각한다. 군대 들어가기 전까진 탁구 좀 꾸준히 쳐야겠다. 탁구 쉬는 기간 동안 오히려 늘었다. 솔직히 2019년, 2020년 이태호 지금 내가 걍 이길 것 같다. 왜 더 잘 칠까를 생각해봤는데 나이 먹으면서 여유가 생기고 한 방에 끝내려 하지 않고 다음 공을 기다릴 수 있게 되었다. 드라이브 자체는 어렸을 때가 훨씬 더 날카롭고 힘도 셌지만 지금 연륜으로 훨씬 더 부드러워진 느낌이랄까. 아 그리고 7월부터 꾸준히 런닝을 하고 있다. 선정릉 한바퀴 딱 2km 뛰는데 처음에는 진짜 힘들어 죽을 것 같더니 2주 뛰었다고 이젠 좀 여유롭다. 어제 SOTA 기록이 11분이었는데 8분까지 줄일거다. (살짝 변명하자면 일반적인 2km가 아니라 위아래높낮이변화가 상당한 코스이다.) 술 줄이고 헬스랑 런닝 꾸준히 해서 몸 잘 만들고 연말에 특급전사 따보자!
2번째 주가 끝나면서 사회학적 상상력을 다 읽고 정의란 무엇인가를 시작했다. 사회학적 상상력 어떤 말을 하고 싶은지는 이해했으나 서술이 너어어무 어지러웠다. 다시 봐도 이해 될 자신이 없다. 정의란 무엇인가는 유명한 이유가 있다. 정말 이해가 쏙쏙 되고 나에게 와닿는 바가 훨씬 컸다. 사회학적 상상력 책이 어려워서 읽는 데 오래 걸렸는데 정의란 무엇인가는 수요일이면 다 읽을 수 있을 것 같다. 이 다음 책이 1,000페이지짜리 맨큐 경제학인데 기대만땅이다. 처음부터 끝까지 내가 아는 것이 단 하나도 없어서 재밌게 공부할 수 있을 것 같다.
요즘도 매주 일욜 오전마다 포럼을 꾸준히 하고 있다. 7월 들어 새로운 친구들도 3명 더 모셔오고 게스트들도 방문한다. 여전히 질문도 참 많고 다들 재밌게 들어준다. 이론상 10시부터 12시까진데 친구들 맨날 늦어서 10시 15분부터 12시 30분까지 한다. 다음주엔 진짜 10시부터 12시 맞춰야지. 오늘은 DNA to 프로틴 이야기와 재료공학 + ML 이야기를 들었다. DNA → RNA → 아미노산 서열 → 프로틴 등으로 가는 자세한 이야기들과 이 안에서 머신러닝을 통해 아미노산 서열 ↔ 프로틴 구조 예측 혹은 DNA → 프로틴 예측 등 AlphaFold, ProteinMPNN, AlphaGenome에 대해서도 조금은 더 이해하게 되었다. 오늘 보면서 또 느꼈지만 참 누가 설계한 것 마냥 아주 정교하면서 매우 복잡하다. 이런 복잡한 시스템이 버그 없이 돌아간다는 것이 기적이다. 내가 이 정도 복잡성 있는 소프트웨어 짜면 버그 수백개는 나올텐데... 오늘 내용 기반으로 새로운 bioML 논문 나오면 읽는 것 도전해봐야겠다. 재료공학 + ML 이야기도 참 재밌었다. 여러 사람들의 니즈를 만족하는 새로운 재료를 찾기 위해 기존 재료공학자들이 도전하는 방법들, ML을 통해 더 쉽고 빠르게 찾으려는 여러 시도들이 내 시야를 더 넓게 만들어줬다. 대표적인 예시로 배터리를 들어 설명해줬다. 리튬이온 배터리의 성능은 리튬의 이동 속도가 핵심인데 이것을 높이려면 전해질을 액체로 해야 하고 이러면 뭐 좀만 잘못하면 배터리가 팡팡 터진다고 한다. 이런 이유로 고체로 바꾸고자 하고 있고 그 고체를 어떤 재료로 채워야 하는지에 대한 것이 주 관심사이다. 즉 리튬의 이동 속도를 극대화할 수 있는 재료를 찾아라! 라는 아주 심플한 문제로 바뀐다. (물론 이 재료를 찾고 나서도 배터리를 만들고 성능을 더 올리고 사이클 수명을 더 늘리기 위한 여러 연구 및 엔지니어링이 많이 필요하다고 하긴 하다) 이 재료를 찾기 위해 리튬이 포함된 수만가지의 분자 셋을 enumeration하고 리튬 이동 속도를 시뮬레이션한다. 이 부분이 참 골 때린다. 문제의 범위에 따라 시뮬레이션 크기가 달라지는데 일반적으로는 1-200개 정도의 원자로 시뮬레이션한다. 이 때 다음 타임스텝에 원자들이 어떻게 움직일지를 시뮬레이션해야 하는데 매 타임스텝마다 100개 모든 원자들에 대해 슈뢰딩거 방정식을 풀어야 하고 Density Functional Theory (DFT)라는 이론을 통해 근사하면 O(N^3)이 소요된다. 이렇게 GPU를 써서 복잡한 연산을 한번 하고 나면 10 ^-15 s만큼 지난다고 한다. 이걸 몇천스텝 시뮬레이션하면 리튬 이온의 속도를 대략 알게 된다. 바틀넥이 100% 시뮬레이션 속도에 걸려 있어 이 개선이 시급하다. 아래는 A-Lab이라는 인공지능과 로봇 실험 자동화를 결합해, 실제 실험실 작업을 최소화한 자율 재료 합성 플랫폼이다. 다만 신뢰성에 대해 검증되지 않았다고 한다.
우리가 원하는 특징을 넣으면 자동으로 수많은 재료들을 시뮬레이션하고 현실에서 테스트해보며 궁극의 자율 재료 합성 플랫폼이 나오면 정말 새로운 시대가 열릴 것 같다. 우리가 쓰는 모든 하드웨어의 재료들이 훨씬 더 최적화되고 기존에는 불가능했던 수많은 기술들이 우리 앞에 다가오게 될지도 모른다. GPU 가속화를 해야 이런 것들이 되는데 이런 게 되면 이걸 기반으로 더 GPU 연산을 빠르게 하는 재료를 만들어줄지도? 나도 Kiro 만들 때 재료에 대한 고민이 많은데 3D 재료 프린터도 빨리 나오면 좋겠다.
현재 Kiro! 상황은 이렇다. 촬영 품질 향상을 위해 LED 스트립 장착 완료했다. 기대보다 밝아서 개선이 좀 있을 것으로 보인다. 모터 쪽에선 스테핑 모터로 교체하진 않았고 멀티턴이 되는 서보모터인 MG996R로 테스트하고 있다. 잘 돌아간다. 암 팁 재료 실험을 하고 있다. 실리콘이랑 테이프로 해봤는데 실리콘은 약하고 테이프는 힘이 세고 적절하게 누르면서 접착력을 만들고 1장만을 넘기는 것이 잘 안 된다. 좀 더 1장을 보장하며 넘길 수 있는 방법을 더 구상해야 할 듯 싶다. 적절하게 눌러 접착력을 만들기 위해 암 끝에 모터를 하나 더 달려고 했는데 어이없는 이슈로 막혔다. 위에 선이 연결된 모터가 달리는 순간 멀티턴이 제한된다. 선이 꼬인다... 이게 이런 하드웨어에서 전통적인 이슌데 이걸 해결하기 위한 것이 슬립링이다. 이것이 근데 3만원... 고민이다. 일단 사서 이걸로 테스트를 해볼까말까. 암 마운트 흔들림 최소화는 아직 못했다. 으 v0.2 어제까지 하기로 했는데... 이번주 수요일까지는 꼭 끝내자.
링크드인이랑 바위에도 글 쓰고 싶다. 오늘 하나는 더 쓰고 자야지.
