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[IT뉴스]노벨상, 또 AI 찍었다…화학상에 이세돌 이긴 '알파고 아버지'

온카뱅크관리자

2024-10-09 20:28:37

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="zCXwULiBvC" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="노벨상위원회가 9일(현지시간) 노벨 화학상 3인을 발표했다. AFP=연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/joongang/20241009202838627oejj.jpg" data-org-width="560" dmcf-mid="psgqj5XDSv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/joongang/20241009202838627oejj.jpg" width="658"></p>
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            노벨상위원회가 9일(현지시간) 노벨 화학상 3인을 발표했다. AFP=연합뉴스
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          <p dmcf-pid="qW0hKcj4yI" dmcf-ptype="general"><br> AI(인공지능)가 올해 노벨과학상을 사실상 휩쓸었다. 노벨 물리학상에 이어 노벨 화학상까지 AI 전문가에게 돌아갔다. </p>
          <p dmcf-pid="BYpl9kA8CO" dmcf-ptype="general">올해 노벨 화학상은 새로운 단백질을 찾고, AI를 활용해 단백질의 3차원 구조를 예측할 수 있는 모델을 만든 3명의 학자에게 돌아갔다. 9일(현지시간) 스웨덴 노벨상위원회는 노벨 화학상 수상자로 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수와 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO), 존 점퍼 구글 딥마인드 수석연구원을 선정했다고 9일(현지시간) 발표했다. 전날 노벨 물리학상이 역전파 알고리즘을 고안한 ‘AI 대부’ 제프리 힌턴 토론토대 명예교수에게 돌아간 데 이어 화학상도 AI 연구자가 수상자로 선정됐다. 그동안 노벨상이 주로 순수 학문의 손을 들어줬다는 점을 고려하면 이례적이라는 평가가 나온다. 하사비스 CEO는 2016년 이세돌 9단을 이겨 AI가 복잡한 게임에서도 인간을 이길 수 있음을 보여준 알파고 개발을 주도한 인물이기도 하다. </p>
          <p dmcf-pid="bESaZxP3Ts" dmcf-ptype="general">베이커 교수는 새로운 단백질 설계법을 개발한 공로, 허사비스 CEO와 점퍼 수석연구원은 단백질의 구조 예측 모델 ‘알파포드2’를 개발한 공로를 인정 받았다. 이날 노벨상위원회는 “올해 주목 받는 발견 중 하나는 놀라운 단백질을 만드는 것에 관한 것이고, 다른 하나는 단백질 구조를 아미노산 서열로부터 예측하는 50년 묵은 꿈을 이룬 것이다. 이 두 발견은 엄청난 가능성을 열어준다”고 선정 이유를 밝혔다. </p>
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           <p class="link_figure"><img alt="데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO. 로이터=연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/joongang/20241009202840188ysly.jpg" data-org-width="560" dmcf-mid="UmMugHYcyS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/joongang/20241009202840188ysly.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO. 로이터=연합뉴스
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          <p dmcf-pid="9wTj1Rxphr" dmcf-ptype="general"><br> 알파폴드2는 구글 딥마인드가 2020년 개발한 단백질 구조를 예측하는 AI 모델이다. 신약 개발의 핵심은 어떤 단백질이 질병과 연관이 있는지 밝혀내고, 억제 방법을 찾아내는 것이다. 단백질은 긴 사슬처럼 연결된 아미노산이 3차원 구조로 접혀 있는 형태를 띄고 있다. 어떻게 접히는지에 따라서 단백질의 기능이 달라져 단백질 구조를 이해해야 기능도 제대로 알 수 있다. 알파폴드2는 챗GPT에도 쓰인 ‘트랜스포머’ 기반 AI 모델을 바탕으로 약 2억 개의 단백질 구조를 예측했다. 독일 막스플랑크 연구소의 안드레이 루파스 교수는 2020년 네이처에 “10년간 알아내지 못한 특정 단백질 구조를 알파폴드2는 30분 만에 밝혀냈다”며 “게임 체인저(game changer)가 등장했다”고 말했다. </p>
          <p dmcf-pid="2gmdTV9Hlw" dmcf-ptype="general">알파폴드2가 나온 이후엔 과거처럼 직접 실험을 통해 생체 분자 구조를 밝히지 않아도 AI를 이용해 빠르고 간편하게 단백질 구조를 예측할 수 있게 됐다. 기계가 고장났을 때 설계도 등을 보면 어떤 곳에 어떤 모양의 부품을 사용해 고쳐야하는지 알 수 있는 것과 비슷하다. 딥마인드는 올해 상반기 알파폴드3 까지 발표했다. 실제 연구 현장에서도 활발히 쓰이고 있다. 노벨상위원회에 따르면 알파폴드2는 190개국 200만명 이상의 사람들이 사용하고 있다. 석차옥 서울대 교수는 “알파폴드 덕분에 컴퓨터로도 실제 실험을 한 것과 맞먹는 결과를 얻을 수 있다”며 “현재 뿐 아니라 미래에도 발전 가능성이 크다”고 말했다. </p>
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           <p class="link_figure"><img alt="단백질 구조를 알파폴드에 입력하면 알파폴드가 비슷한 형태를 데이터베이스에서 검색해 알려준다. 사진 알파폴드" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/joongang/20241009202841474pwuh.jpg" data-org-width="560" dmcf-mid="uaDMlKBWWl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/09/joongang/20241009202841474pwuh.jpg" width="658"></p>
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            단백질 구조를 알파폴드에 입력하면 알파폴드가 비슷한 형태를 데이터베이스에서 검색해 알려준다. 사진 알파폴드
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          <p dmcf-pid="fNOiW4VZlE" dmcf-ptype="general"><br> 딥마인드가 단백질 구조를 예측할 수 있는 AI를 만들었다면, 베이커 교수는 새로운 단백질을 만들어내는 기술을 개발했다. 2003년 단백질의 기본 요소인 아미노산을 사용해 기존 단백질과는 다른 완전히 새로운 단백질을 설계하는 데 성공한 이후 의약품, 백신, 나노물질 등으로 쓰일 수 있는 단백질을 만들었다. 지난 2021년에는 단백질 접힘을 예측하는 ‘로제타폴드’를 선보여 단백질이 잘못 접힌 구조로 인해 생기는 알츠하이머나 파킨슨병 같은 뇌 질환 연구 등에 진전을 가져왔다. 석 교수는 “단백질 구조에 대한 이해를 바탕으로 분자를 직접 설계할 수 있게 한 게 베이커 교수팀”이라며 “AI로 그 전에 풀지 못했던 문제들을 풀고 있다. 바이오나 신약 개발의 발전 측면에서도 큰 의의가 있다”고 말했다. </p>
          <p dmcf-pid="4fJBA1ZwCk" dmcf-ptype="general">노벨 화학상 올해 수상자에게는 상금 1100만 크로나(약 14억3400만원)가 지급된다. </p>
          <p dmcf-pid="84ibct5rlc" dmcf-ptype="general">권유진 기자 kwen.yujin@joongang.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 중앙일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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