구조를 예측하는 AI ‘알파폴드 2’를 발표한 바 있다. 이번에 발표한 알파미스센스는 알파폴드를 기반으로 만들어졌다. 돌연변이가 생긴 단백질과 연관된 단백질 사이의 서열과 구조를 비교해 분석한 후, 돌연변이의 잠재적 유해 정도를 0점(무해함)에서 1점(병원성) 사이의 점수로 매겼다. 인간과 ...
해답들은 이미 인간의 언어로 기술이 불가능한 형태입니다. 구글이 개발한 인공지능인 알파폴드의 단백질 구조 예측이 그런 예입니다. 과학은 인간 언어를 기반으로 한 가장 믿을 만한 지식생성 도구였을지 모릅니다. 하지만 우리는 인간 언어에 의존하지 않고서도 ‘제3의 지식’이 생성되는 ...
이 과정을 단축했다. 아미노산 서열만 입력하면 단백질의 3차원 구조를 예측해준다. 알파폴드는 2018년부터 꾸준히 진화했다. 구글 딥마인드는 알파고의 승리 이후 곧바로 단백질 구조 예측 팀을 구성했고, 2018년 공개한 알파폴드1은 단백질 구조 예측 능력 평가 대회인 CASP에서 1위를 차지하며 성능을 ...
2차원 구조, 서열과 끊임없이 상호작용해 최종적인 3차원 구조를 생성하는 것”이라며 “알파폴드2는 이 상호작용이 약하고 3차원 구조로 처음부터 시스템을 다시 수행하는 재사용 과정을 거친다. 두 AI가 때때로 속도 차이를 보이는 이유가 바로 이 때문”이라고 말했다.단백질 구조 예측 AI는 이미 ...
알파고가 바둑에서 인간 대표 이세돌 9단을 이기는 현장은 전 세계 생중계됐고, 알파폴드는 인간이 해결하지 못한 생명과학 50년 난제인 단백질 구조를 풀었다. 이제 AI는 작곡도 하고, 그림도 그리면서 예술 분야까지 넘보고 있다.범용 AI(AGI)를 개발하려는 시도도 더해지고 있다. 딱 한 가지 ...
융합 분야에 관심이 많다. 50년간 풀리지 않은 생명과학 난제를 구글 딥마인드의 ‘알파폴드2’가 풀어내는 것을 보고 앞으로는 생명과학에서도 AI가 중요하겠다는 생각이 들었다고 말했다.영재고의 커리큘럼은 융합 과학에 관심이 많은 학생에게 큰 도움이 됐다. 그는 “특히 학생이 배우고 싶은 ...
아미노산의 서열이 비슷하다는 것은 기능이나 구조도 비슷하다는 점을 뜻해요. 알파폴드2는 비슷한 아미노산 서열을 최대한 많이 찾아봐요. 비슷한 아미노산 서열을 많이 찾을수록, 단백질이 어떻게 변화했는지 파악해서 찾으려는 단백질의 구조를 예측하기 더 쉽거든요. 이를 위해 알파폴드2는 ...
원리와 성질 변화를 성공적으로 예측하는 일은 알파폴드2의 다음 과제로 남아 있다. 알파폴드2의 등장이 다른 구조 예측 AI의 출현을 촉진할 것으로 예상한다. 아무도 신대륙을 찾지 못했던 때와 탐험가 크리스토퍼 콜럼버스가 15세기 말 아메리카 대륙을 발견한 이후의 세계는 차원이 다르다. ...
되는 AI가 탄생했거든요. 알파폴드2 개발에 참여한 서울대학교 마틴 스타이네거 교수는 “알파폴드2는 많은 과학자가 오랫동안 연구한 자료 덕택에 성공할 수 있었다”고 강조했지요.구글 딥마인드는 앞으로 어떤 연구를 진행할까요? 마틴 스타이네거 교수는 “딥마인드는 중요하고 어려우며 ...
이번 호에서는 신 기후체제를 다룬 특집과 단백질 구조 예측 인공지능(AI) ‘알파폴드2’를 분석한 기고, 국내 최초로 발견된 운석충돌구(크레이터) 발견의 뒷이야기, 6세대(6G) 이동통신의 미래를 타진한 기획, 경이로운 소행성 탐사선의 시료 채취 임무를 서술한 리포트, 야생동물 구조현장의 경험을 ...