돈도 벌었으니 박사도 한번

이제는 정말 박사일에 몰두를 해야 하는데 그렇다고 내가 열심히 쌓아둔 과외를 줄이자니 이미 지출 규모가 커진 상태라 절대 포기를 할 수 없었다. 이에 대한 답을 찾으려고 노력을 했고, "자동화"라는 결론에 도달할 수 있었다. 내가 생각했던 자동화는 실험실에서 수동으로 실험을 하지 않아도 실험 데이터가 계속 나오고, 분석까지 한 번에 제공되는 프로그램을 만드는 것이었다. 결과를 가지고 해당 실험을 나중에 이해하기만 하면 된다는 상상이었다.

이것을 이루기 위해 코딩을 공부하기 시작했다. 당시에는 챗GPT도 나오기 전이었기에 모든 것을 혼자서 찾아보며 배우고, 자동화 공부를 해야 했다. 물리학 박사과정에 있는 나는 실험과 공부를 하지 않고 매일 코딩을 공부하고 있었으며, 남들이 다 가지고 있는 기본적인 실험 데이터 또한 없었기에 교수님에게 매번 더욱 큰 실망을 안겨드렸다.

하지만 6개월 후, 나는 자동화의 전문가가 되어 있었다. 내가 기획했던 실험 프로그램을 모두 완성했고, 이제 사용할 수 있었다. 이 프로그램을 통해 나는 한 번의 수동 세팅으로 실험을 원격에서 자동으로 켜고, 끄고, 변수들을 변경할 수 있었다. 그리고 결정적으로 여태 수동으로만 하던 실험들이 이제는 컴퓨터가 하고 있기에 하루 24시간 가동이 가능했다.

이렇게 한달만에 나는 과외를 계속 하면서 동기들이 3년간 모았던 데이터보다 더 많은 양의 실험 데이터를 모을 수 있었으며, 동시에 분석도 완료된 상태였다. 그리고 수동으로 하는 실험이 아니다 보니 데이터 하나하나가 더 정확했고, 세밀한 결과를 볼 수 있었다. 이 데이터는 1년 뒤 논문으로 발표되었고, 물리학계에서 가장 권위 있는 저널인 Physical Review Letters의 표지에도 실리게 되었고, 내 이름이 널리 알려지기 시작했다.

다만 아직 "1등"은 하지 못했다고 생각이 들었다. 어디에선가 박사 학위를 받았다는 소리를 들으려면 네이처에 논문 한 편 정도는 있어야 한다는 것이 일반적인 견해였다. 나는 자동화라는 무기도 있고, 성공적인 논문을 써 노하우까지 갖춘 상태였다. 다음 프로젝트 아이디어에 대해 교수님이 AI 분야로 진행해 보자는 제안을 하셨다. 나는 이 과제를 어떻게 풀어갈지 고민을 하고, 많은 최신 네이처 연구들을 여러 차례 분석했다. 대략 50편의 다양한 분야의 논문을 읽은 후 나는 무엇을 해야 할지 감이 잡히기 시작했다. 정확히 1년 뒤, 나는 네이처의 1저자가 되었다. 이에 따른 영국 물리학계의 최고 권위 학회에서 오프닝을 맡으며, "1등 검증"까지 완료했다.

나의 연구들이 2년 동안 약 160번 인용될 동안, 나는 매달 몇천 파운드 단위의 과외 수익을 꾸준하게 냈고, 교수님과의 관계 또한 좋아졌다.

다음은?

이제 나의 다음 목표는 스타트업계에서의 1등이다. 비록 반년이 지났지만, 아직 모든 것이 새롭고 부족한 점들이 많다. 나는 내가 생각할 수 있는 것이 반드시 현실이 된다고 믿으며 살아간다 😃.