지난 주에 ChatGPT에서 Code Interpreter 플러그인(모델?)을 발표했다.

이게 뭐냐하면 어떤 데이타를 업로드 하고 말로 원하는 작업을 시키면 그 작업을 수행 하는 파이썬 프로그램을 스스로 짜서 실행하고 그 결과까지 보여주는 것이다. OpenAI에서 직접 만들어서 배포하고 있고 GPT-4 모델이므로 유료 이용자만 사용할 수 있다.

챗GPT가 스스로 작성한 파이썬 프로그램을 돌려보고 에러가 나면 또 스스로 고쳐서 다시 실행한 후 제대로 된 결과가 나올때 까지 한다. 물론 중간에 그냥 못하겠다고 나자빠지는 경우도 꽤 있다.

이걸 사용해서 실제 실험 데이타 분석에 사용하는 예를 한 스텝씩 따라가 보도록 하자.

먼저 실험 데이타를 화일에서 읽어 들여서 그래프로 그려 보자.

데이타를 읽어들이는 과정에서 혼자 몇가지 에러를 내고 스스로 고치기를 반복하더니 결국 아래와 같이 그래프를 제대로 그린다. x/y 축의 범위도 적절히 설정해서 전체 데이타가 잘 보이도록 하고 있다.

이 그래프는 우리 실험실에서 실제 실험을 해서 얻은 데이타이다. 어렵게 이야기 하자면 깨끗한 Ag 표면의 UPS (ultraviolet photoemission spectroscopy) 데이타이다. 이게 무슨 말인지 전혀 알아 듣지 못해도 상관없다.

여기서는 이 데이타에서 x 축의 0 부근, 즉, Fermi edge 근처만 사용할 예정이다. 위 그림에서는 잘 보이지도 않는다. 여기를 확대해서 보기위해 아래와 같이 시켜보자.

우리가 관심있는 부분을 확대해서 잘 보여주고 있다. 

일단 여기까지 하면 당장 필요한 영역의 데이타를 그리는 일을 완료했다. 이제 이 데이타를 물리적 모델에 피팅을 해보자. 피팅이라는 ...