최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 과학적 발견의 핵심 도구로 등장하여 연구의 새로운 길을 열고 혁신의 속도를 가속화했습니다. 다양한 AI 기술 중에서 Graph AI와 Generative AI는 과학자들이 복잡한 문제에 접근하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있다는 점에서 특히 유용합니다. 개별적으로 이러한 각 기술은 이미 신약 발견, 재료 과학, 유전체학과 같은 다양한 분야에 걸쳐 상당한 기여를 해왔습니다. 그러나 결합하면 과학의 가장 어려운 문제를 해결하기 위한 훨씬 더 강력한 도구가 됩니다. 이 기사에서는 이러한 기술이 어떻게 작동하고 결합되어 과학적 발견을 주도하는지 살펴봅니다.
그래프 AI와 생성 AI란 무엇입니까?
먼저 이 두 가지 기술을 분석해 보겠습니다.
Graph AI: 연결의 힘
그래프 AI 네트워크 또는 그래프로 표현된 데이터로 작업합니다. 노드를 분자나 단백질과 같은 개체로 생각하고, 가장자리를 상호 작용이나 유사성과 같은 노드 간의 관계로 생각하세요. 그래프 신경망(GNN) 이러한 복잡한 관계를 이해하는 데 탁월한 AI 모델의 하위 집합입니다. 이를 통해 패턴을 파악하고 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
Graph AI는 이미 다음 분야에서 사용되고 있습니다.
- 약물 발견: 치료 가능성을 예측하기 위한 분자 상호작용 모델링.
- 단백질 폴딩: 복잡한 모양의 단백질을 해독하는 것은 오랜 과제입니다.
- 유전체학: 유전자와 단백질이 질병과 어떻게 관련되는지 매핑하여 유전적 통찰력을 밝힙니다.
생성적 AI: 창의적 문제 해결
다음과 같은 생성적 AI 모델 대규모 언어 모델(LLM) 또는 확산 모델텍스트, 이미지, 심지어 화합물을 포함한 완전히 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 이들은 기존 데이터에서 패턴을 학습하고 해당 지식을 사용하여 새로운 솔루션을 생성합니다.
주요 응용 분야는 다음과 같습니다.
- 새로운 분자 설계 연구자들이 생각하지 못했던 약물에 대한 것입니다.
- 생물학적 시스템 시뮬레이션 질병이나 생태계를 더 잘 이해하기 위해.
- 새로운 가설을 제안하다 기존 연구를 기반으로합니다.
이 두 가지를 결합하는 이유는 무엇입니까?
Graph AI는 연결을 이해하는 데 뛰어나고 Generative AI는 새로운 아이디어를 생성하는 데 중점을 둡니다. 함께과학적 과제를 보다 효과적으로 해결하기 위한 강력한 도구를 제공합니다. 다음은 결합된 영향에 대한 몇 가지 예입니다.
1. 신약개발 가속화
새로운 의약품을 개발하는 데에는 수년이 걸리고 수십억 달러의 비용이 소요될 수 있습니다. 전통적으로 연구자들은 올바른 분자를 찾기 위해 수많은 분자를 테스트하는데, 이는 시간과 비용이 많이 소요됩니다. Graph AI는 분자 상호 작용을 모델링하고 기존 약물과 비교하는 방법을 기반으로 잠재적 후보를 좁혀 도움을 줍니다.
Generative AI는 표적 단백질에 결합하거나 부작용을 최소화하는 등 특정 요구 사항에 맞게 설계된 완전히 새로운 분자를 생성하여 이 프로세스를 향상시킵니다. 그런 다음 Graph AI는 이러한 새로운 분자를 분석하여 얼마나 효과적이고 안전한지 예측할 수 있습니다.
예를 들어, 2020년에 연구자들은 이러한 기술을 함께 사용하여 약물 후보 섬유증 치료용. 이 프로세스는 단 46일 만에 완료되었습니다. 이는 일반적으로 수년이 걸리던 작업에 비해 엄청난 개선이 이루어진 것입니다.
2. 단백질 접힘 해결
단백질은 생명의 구성 요소이지만 단백질이 접히고 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 여전히 가장 어려운 과학적 과제 중 하나입니다. Graph AI는 단백질을 그래프로 모델링하여 원자를 노드로 매핑하고 결합을 가장자리로 매핑하여 접히고 상호 작용하는 방식을 분석할 수 있습니다.
생성적 AI는 질병 치료 능력과 같은 유용한 기능을 가질 수 있는 새로운 단백질 구조를 제안함으로써 이를 기반으로 구축할 수 있습니다. DeepMind를 통해 획기적인 발전이 이루어졌습니다. 알파폴드 이 접근법을 사용하여 많은 단백질 접힘 문제를 해결했습니다. 이제 Graph AI와 Generative AI의 결합은 연구자들이 표적 치료법을 위한 단백질을 설계하는 데 도움을 주고 있습니다.
3. 재료과학의 발전
재료 과학은 더 강한 금속이나 더 나은 배터리와 같은 특정 특성을 가진 새로운 재료를 찾습니다. Graph AI는 재료의 원자가 상호 작용하는 방식을 모델링하고 작은 변화가 재료의 특성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 예측하는 데 도움이 됩니다.
Generative AI는 완전히 새로운 재료를 제안함으로써 더욱 발전합니다. 이는 더 나은 내열성 또는 향상된 에너지 효율성과 같은 고유한 특성을 가질 수 있습니다. 이러한 기술은 함께 과학자들을 돕는다 효율적인 태양광 패널, 고용량 배터리 등 차세대 기술을 위한 소재를 만듭니다.
4. 게놈 통찰력 발견
유전체학에서는 유전자, 단백질, 질병이 어떻게 연결되어 있는지 이해하는 것이 큰 도전입니다. Graph AI는 이러한 복잡한 네트워크를 매핑하여 연구자들이 관계를 파악하고 치료 대상을 식별하는 데 도움을 줍니다.
그런 다음 생성적 AI는 새로운 유전자 서열이나 질병 치료를 위해 유전자를 수정하는 방법을 제안할 수 있습니다. 예를 들어, 유전자 치료를 위한 RNA 서열을 제안하거나 유전적 변화가 질병에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 예측할 수 있습니다. 이러한 도구를 결합하면 발견 속도가 빨라지고 암 및 유전 질환과 같은 복잡한 질병의 치료법에 더 가까워집니다.
5. 과학 연구를 통한 지식 발견
최근 연구 마커스 J. 뷸러 Graph AI와 Generative AI의 조합이 어떻게 과학 연구에서 지식을 발견할 수 있는지 보여줍니다. 그들은 이러한 방법을 사용하여 생물학적 물질에 관한 1,000개 이상의 논문을 분석했습니다. 물질적 특성 및 관계와 같은 개념에 대한 지식 그래프를 구축함으로써 그들은 놀라운 연관성을 발견했습니다. 예를 들어, 그들은 베토벤의 곡들 사이의 구조적 유사성을 발견했습니다. 9번 교향곡 그리고 특정 생물학적 물질.
그런 다음 이 조합은 칸딘스키의 작품을 모델로 한 균사체 기반 복합재인 새로운 재료를 만드는 데 도움이 됩니다. 이 소재는 강도, 다공성, 화학적 기능성을 결합하여 AI가 어떻게 분야 전반에 걸쳐 혁신을 촉발할 수 있는지 보여줍니다.
과제와 다음 단계
잠재력에도 불구하고 Graph AI와 Generative AI에는 과제가 있습니다. 두 가지 모두 고품질 데이터가 필요하지만 유전체학과 같은 분야에서는 찾기 어려울 수 있습니다. 이러한 모델을 훈련하려면 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 그러나 AI 도구가 향상되고 데이터에 대한 접근성이 높아짐에 따라 이러한 기술도 더욱 향상될 것입니다. 우리는 이들이 수많은 과학 분야에서 획기적인 발전을 이룰 것으로 기대할 수 있습니다.
결론
Graph AI와 Generative AI의 결합은 이미 과학자들이 작업에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. 약물 발견 속도를 높이는 것부터 새로운 물질을 설계하고 유전체학의 신비를 밝히는 것까지, 이러한 기술은 과학에서 가장 시급한 과제에 대한 더 빠르고 창의적인 솔루션을 가능하게 합니다. AI가 계속 발전함에 따라 우리는 훨씬 더 많은 혁신을 기대할 수 있으며, 이는 연구자와 혁신가 모두에게 흥미로운 시간이 될 것입니다. 이 두 AI 기술의 융합은 과학적 발견의 새로운 시대의 시작에 불과합니다.
게시물 Graph AI가 Generative AI를 만났을 때: 과학적 발견의 새로운 시대 처음 등장한 Unite.AI.
