노벨화학상 진짜 승자는 인공지능이다
수요일 노벨 화학상의 절반은 "계산 단백질 설계"로 미국 과학자 데이비드 베이커(David Baker)에게, 나머지 절반은 "단백질 구조 예측"으로 런던의 데미스 하사비스(Demis Hassabis)와 존 M. 점퍼(John M. Jumper)에게 돌아갔습니다.
그들이 놀라운 발전을 이루었다는 사실에는 이의가 없습니다. 노벨상 위원회는 "단백질의 '놀라운 구조'에 대한 코드를 해독했다"고 평가했다. 전 세계의 관심을 모은 것은 하사비스와 점퍼 모두 인공지능 전문 기업인 구글 딥마인드 출신으로, 근본적으로 변화하는 AI 모델을 만들었다는 점이다. 단백질의 구조를 연구하는 방법.
노벨물리학상마저 인공지능(AI)과 관련된 컴퓨터 과학자들에게 돌아갔다는 점을 감안하면 올해 노벨상은 인공지능이 장악하고 있다. 인공지능이 수상자를 결정하는 데 활용됐느냐는 농담도 나올 정도다.
Hassabis와 Jumper가 개발한 AI 모델은 아미노산이 긴 사슬로 서로 연결되어 기능에 결정적인 역할을 하는 방식으로 접히는 단백질의 구조를 이해하는 데 핵심이라는 점이 주목할 만합니다. 연구자들은 기능에 대한 더 깊은 이해를 얻기 위해 아미노산 서열로부터 단백질 구조를 예측하려고 노력해 왔으며, 이와 관련하여 커뮤니티 실험을 수행하는 구조 예측의 비판적 평가도 시작했습니다.
오랫동안 예측의 정확도는 요구되는 90%에 훨씬 못 미치는 약 40%에 불과했습니다. Hassabis와 Jumper가 AI 모델 AlphaFold를 개발한 후에야 그 비율이 60%에 이르렀고 이후 AlphaFold2를 통해 더욱 향상되었습니다.
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이 모든 것은 수십 년 전에 개발된 Hassabis와 Jumper의 AlphaFold 모델로 거슬러 올라갑니다. 분명히 AI는 단백질 구조에 대한 연구를 가속화하는 과정에서 끝없는 계산을 케이크워크로 만들어 인류를 도왔습니다. AI를 개발한 과학자는 더 많은 과학자로서 상을 받을 자격이 있습니다. 이제 그것을 연구하는 것이 좋습니다. 중국 수건 공급 업체 Shenzhen City Dingrun Light Textile Import and Import Corp.Ltd, 생산 전문 회사 아기 기저귀 도매, 아기 턱받이.목욕 타월 중국.
