유가 된 AI알파폴드의 최신

구글 딥마인드는 지난달 노벨상 수상 이유가 된 AI알파폴드의 최신 버전인 ‘알파폴드3′를 무료로 공개했다.

딥마인드는 지난 5월알파폴드3 개발 논문을 학술지 네이처에 실으면서 소스 코드를 제공하지 않았다.

학계에서는 비영리 학술 연구를 위해 무료 공개가 필요하다는 목소리가 높았다.

컴퓨터 과학의 발전과 함께 시작된 인공지능의 역사가 전문가 시스템, 기계학습, 딥러닝을 거쳐 현대의 챗지피티나알파폴드의 단백질 구조 예측 분야에서 획기적인 성과를 거두었음을 설명한다.

이어 문헌 분석, 논문 작성, 프로그래밍을 지원하는 AI 시스템을 소개하고, 대화형 AI를 통해 데이터 분석 및.

용인위버하임

구글의 AI 자회사 딥마인드가 2020년 공개한알파폴드2는 인체 단백질 구조를 정확히 예측하며 과학계에 큰 반향을 일으켰다.

올해 5월에는알파폴드3가 개발돼 단백질뿐만 아니라 DNA, RNA, 리간드까지 예측이 가능해졌다.

이코노미스트는 또한 내년이 맞춤형 암 백신 개발에서 중요한 전환점이 될 것이라고.

구글의 AI 자회사 딥마인드가 2020년 공개한알파폴드2는 인체 단백질 구조를 정확히 예측하며 과학계에 큰 반향을 일으켰다.

올해 5월에는알파폴드3가 개발돼 단백질뿐만 아니라 DNA, RNA, 리간드까지 예측이 가능해졌다.

이코노미스트는 "과거에는 시행착오를 거듭하며 수개월에 걸쳐 실험해야 했다면.

특히알파폴드2 시스템으로 단백질 구조를 정확히 예측해 노벨화학상을 수상한 사례는 AI가 과학 연구에 가져올 혁신적 변화를 잘 보여준다.

알파폴드2는 기존 실험 방식으로는 상당한 시간과 비용이 소요되던 단백질 구조 분석을 획기적으로 개선했다는 평가를 받는다.

AI는 과학 연구의 5가지 핵심.

지난 10월 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO와 존 점퍼 이사는 딥마인드 도구인알파폴드로 단백질 구조를 예측하는 데 AI를 사용한 공로로 노벨 화학상을 수상하기도 했다.

또 올해 초 허사비스는 AI로 설계된 처방약이 향후 몇 년 안에 임상시험에 들어갈 수 있을 것이라고 봤다.

딥마인드는 앞서 바둑 인공지능(AI) ‘알파고’와 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드’ 시리즈를 개발했다.

당시에도 AI가 대용량 데이터를 학습하고 스스로 방법을 찾는 머신러닝 알고리즘을 사용했다.

기상 예보는 단순히 우산을 챙길지 결정하는 데 도움을 주는 것을 넘어, 신재생에너지 생산량 평가.

그러면서 그는 “ 이에 반해 구글은 알파고와 올해 노벨화학상을 받은알파폴드(AlphaFold) 2 혁신의 경험을 살려 AI로 컴퓨터 칩 설계를 자동화하는 알파칩(AlphaChip) 프로젝트를 지난 2020년 네이처 논문을 통해 공개했다”며 “오픈AI 역시 실리콘밸리에서 AI 가속칩 설계 구루들을 스카웃하기 바쁘다”고.

무려 50년 동안 풀지 못했던 난제인 ‘단백질 구조 접힘’을 인공지능인 ‘알파폴드2’가 해결했다.

물론 아미노산을 간략하게 모델링한다는 핵심 아이디어는 개발자의 물리화학적 통찰 없이는 불가능했다.

또한 인공지능으로 예측된 구조를 실험으로 만들고 측정 평가하여 다시 인공지능 설계에 반영한다는.

이제 AI는 텍스트는 물론 음성·영상까지 생성하고,알파폴드3 같은 AI는 단백질 구조까지 자유자재로 분석하여 가히 인간이 신의 경지에 다가서는 듯한 느낌마저 들고 있다.

올해 노벨 물리학상, 화학상 수상자들이 AI 전문가 일색인 점만 보더라도 얼마나 AI가 이 시대의 화두인지 입증된다.