엔비디아, 아스트라제네카와 신약 개발 인공지능 개발 협력
/엔비디아 엔비디아가 아스트라제네카(AZ)와 신약 개발을 위한 인공지능 개발에 착수했다. 엔비디아는 AZ와 플로리다대 학술보건센터, UF 헬스와 신경망 아키텍쳐인 트랜스포머를 활용한 새로운 AI 연구 프로젝트를 진행중이라고 16일 밝혔다. 이 아키텍처는 연구자들이 자가지도 학습을 통해 대규모 데이터 세트를 활용할 수 있도록 해준다. 약물 발견에 사용되는 화학 구조용 트랜스포머 기반 AI 모델도 개발 중이다. 이 모델은 영국 내 최대 슈퍼컴퓨터가 될 캠브리지-1에서 실행되는 최초의 프로젝트 중 하나로, 오픈소스 형태로 제공돼 엔비디아 NGC 소프트웨어 카탈로그를 통해 사용하거나 컴퓨팅 기반의 신약 발견을 위해 엔비디아 클라라 디스커버리플랫폼에 배포할 수 있다. UF 헬스는 NGC에서 이용가능한 엔비디아의 최첨단 메가트론(Megatron) 프레임워크와 바이오 메가트론 사전교육 모델을 활용하여 오늘날 최대 임상 언어 모델인 게이터트론을 개발하고 있다. 새로운 NGC 애플리케이션에는 DNA의 접근가능한 영역을 식별하는 딥 러닝 모델인 에이텍웍스와 희소하고 모호하거나 노이즈가 많은 데이터에서 생체 분자의 구조를 추론하는 툴인 MELD가 포함된다. 개발 중인 메가몰바트 약물 발견 모델은 반응 예측, 분자 최적화, 드 노보 분자 생성에 사용될 예정이다. 이 모델은 아스트라제네카의 몰바트 트랜스포머 모델을 기반으로 하며, 엔비디아의 메가트론 프레임워크를 사용해 ZINC 화합물 데이터베이스에서 훈련되어, 슈퍼컴퓨팅 인프라에서 대규모 확장 훈련이 가능하다. 아스트라제네카의 분자 AI, 발견과학 및 연구개발(R&D) 담당 총괄인 올라 엥크비스트는 "AI 언어 모델이 문장에서 단어 간의 관계를 학습할 수 있는 것처럼, 우리의 목표는 분자 구조 데이터에 대해 훈련된 신경망이 실제 분자에서 원자 간의 관계를 학습하도록 하는 것이다. 해당 NLP 모델이 개발되면, 오픈소스 형태로 제공되어 과학계가 약물발견을 가속화하는데 사용할 수 있는 강력한 툴이 될 것"이라고 설명했다. /김재웅기자 juk@metroseoul.co.kr
