광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
로고

[WEF,'AI는 약물을 더 저렴하고 지구상의 모든 사람들에게 더 쉽게 접근할 수 있게 만들 것'] - AI와 과학적 발견에 대한 3명의 기술자

박민제 | 기사입력 2024/07/09 [07:55]

[WEF,'AI는 약물을 더 저렴하고 지구상의 모든 사람들에게 더 쉽게 접근할 수 있게 만들 것'] - AI와 과학적 발견에 대한 3명의 기술자

박민제 | 입력 : 2024/07/09 [07:55]

 

'AI는 약물을 더 저렴하고 지구상의 모든 사람들에게 더 쉽게 접근할 수 있게 만들 것

 

  • 세상은 새로운 지식을 발견하고 활용하는 방식에 있어서 AI 중심 혁명의 선두에 서 있다.
  • 세계경제포럼의 새로운 보고서에 따르면, 과학적 발견을 위한 AI는 2024년 10대 신흥 기술 중 하나이다.
  • 여기에서는 세 명의 기술자가 AI가 과학 발전에 어떻게 도움이 될지에 대한 관점을 제시한다.

인공지능(AI)의 발전 덕분에 오늘날 과학자들은 예전에는 거의 불가능했던 획기적인 성과를 거둘 수 있으며, 과학적 발견의 속도도 가속화되고 있다.

새로운 세계경제포럼 보고서 인 2024년 10대 신흥기술 에 따르면, AI는 수년 동안 연구에 사용되어 왔지만, 세계는 새로운 지식을 발견하고 사용하는 방식에 있어 AI 주도 혁명의 정점에 서 있다.

보고서는 연구자들이 딥 러닝, 생성 AI 및 기타 기초 모델을 사용하여 과학 문헌을 조사하고, 새로운 가설을 브레인스토밍하고, 딥 러닝을 사용하여 발견을 하는 등 가까운 미래에 사회와 경제에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 10가지 기술 중 하나로 "과학적 발견을 위한 AI"를 나열한다.

이 글에서는 세 명의 기술자가 과학 분야에서의 AI에 대한 견해와 이를 통해 무엇을 이룰 수 있을지에 대한 희망을 밝힌다.

최첨단 산업
최근 몇 년 동안 과학적 발견에 AI를 사용하는 방식에 변화가 있었습니다.이미지: 세계경제포럼

과학적 일반론자로서의 AI

글로벌 산업 생명공학 회사인 Bota Bio 의 CEO인 셰릴 쿠이 박사는 "AI가 과학 분야에 얼마나 많은 창의성을 가져올 수 있는지에 대한 잠재력에 매우 흥미를 느낍니다."라고 말했다.

"지금은 모든 학문이 매우 전문화되어 있습니다. 계산 생물학자가 아주 훌륭한 화학자가 되는 것은 더 어렵습니다." 그런데도 "많은 흥미로운 발견이 교차점에서 일어납니다." 그녀는 지적한다.

최 박사는 AI가 매우 뛰어난 일반론자라고 말한다. "아마도 이미 다른 분야에 대한 많은 과학자의 이해력보다 더 뛰어났을 것"이라고 한다.

"우리가 그것을 어떻게 전달하고 최대한 활용할 수 있을까 - 저는 그것이 전체 분야에서의 탐구가 될 것이라고 생각합니다."

가능한 가설 확장

Sony AI Inc 의 전략적 연구 개발 조직인 COO인 마이클 스프랭거는 "과학적 발견은 AI에 있어 가장 중요하고 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다. 왜냐하면 그것은 전 세계와 사회 전반에 걸쳐 혁신의 핵심에 다가가기 때문입니다."라고 말했습니다 .

그는 엔지니어링과 컴퓨터 과학이 "이 기술을 완전히 수용"함으로써 이익을 얻을 것이라고 생각하며 "AI의 다음 신경망 아키텍처가 실제로 AI로 설계되는" 시나리오를 예상합니다.

"그것은 큰 단계적 변화가 될 수 있습니다."라고 스프랭거는 말합니다. "과학을 위한 AI의 기본 가정은 인간이 생각해 낼 수 있는 다른 가설이 있다는 것입니다. 그리고 아마도 우리는 이 모든 것을 탐구하지 않았을 것이고 계속해서 탐구해야 할 것입니다.

"하지만 인간이 내릴 수 없는 다양한 편견에 대한 가설도 있을 겁니다. 어떤 경우는 문화적이거나 어떤 경우는 기본적으로 인간에게 타고난 것입니다.

"그러므로 그 이상으로 나아가 기계를 사용하여 우리가 결코 고려하지 않았을 수 있는 가설 세트를 확장하는 것이 AI가 빛을 발할 부분입니다."

 

약물 발견 가속화

생성적 AI 기반 바이오테크 회사 Insilico Medicine 의 CEO인 알렉스 자보론코프는 "이제 AI 상상력을 사용하여 알려진 화학 공간에 존재하지 않는 원하는 특성을 가진 분자를 만들 수 있습니다."라고 말한다. "따라서 자연에 존재하지 않는 주요 질병을 유발하는 특정 단백질 표적에 정확하게 맞춤화된 것을 AI가 만들 수 있다.

"저는 그런 방법들이 지금은 과소평가받고 있다고 생각합니다."라고 그는 말합니다. "사람들은 생성 화학이 현재 새로운 소재 설계, 특히 약물 발견에 미치는 영향을 깨닫지 못합니다."

지난 2년 동안 Insilico는 생성 AI를 활용하여 18개의 임상 전 후보(인간 임상 시험에 들어가기 전 단계의 약물)를 지명했습니다. Zhavoronkov는 "일반적으로 같은 목표를 달성하려면 4~5년이 걸리고 비용은 10배가 될 것입니다."라고 말한다.

"따라서 이제 AI는 상당한 비용 절감, 시간 절약, 성공 가능성 증가를 가능하게 하며, 이전에는 경제적으로 실행 가능하지 않았던 영역으로 진출할 수 있게 해줍니다. 그리고 이것은 약물을 더 저렴하고 지구상의 모든 사람이 더 쉽게 이용할 수 있게 할 것입니다."

 

 

 

 

 
광고
광고
광고
광고
광고
광고
많이 본 기사