[디지털경제뉴스 박시현 기자] 인텔이 캐나다 AI 연구기관 밀라와 앞으로 3년간 전략적 연구에 협력한다고 발표했다.
양사의 이번 협력은 지난 2021년 4월 맺은 협력 범위를 확대한 것으로, 인텔과 밀라 소속 20명 이상의 연구원들은 기후 변화, 신소재 발견, 디지털 생물학 등 글로벌 과제를 해결할 수 있는 첨단 AI 기술 개발에 집중한다.
세계를 변화시킬 긍정적이고 강력한 원동력이 되고자 하는 공동의 목표를 가진 인텔과 밀라는 2021년에 시작한 프로젝트를 가속화하고, 세 번째 트랙을 추가하고, 가시적인 결과를 이끌어내기 위해 지원을 확대할 계획이다.
양사는 앞으로 ▲AI 기반 신소재 발견 자동화 ▲기후 과학을 위한 인과적 머신러닝 적용 ▲질병 및 약물 발견의 분자 동인에 대한 연구 등의 분야에서 협력할 예정이다.
◾AI 기반 신소재 발견 자동화: 밀도 범함수 이론(DFT)과 같은 화학 시뮬레이션 기술의 발전은 복잡한 재료 시스템의 중요한 특성을 시뮬레이션할 수 있는 방법을 가능케했다. 그러나 이러한 기술은 원자 수가 증가함에 따라 컴퓨팅 비용이 상승하는 것을 고려할 때 모델링할 수 있는 재료 시스템의 복잡성에 한계가 있었다. AI 기술, 특히 그래프 신경망(GNN)은 시스템 크기가 증가함에 따라 컴퓨팅 비용이 크게 절감되어 화학 시뮬레이션을 근사화하는 데 도움이 된다. 이것은 AI 기반 시뮬레이션 기술을 사용해 더 복잡한 재료 시스템을 복제하는 데 엄청난 가능성을 열어준다. 신소재의 잠재적인 발견은 비용과 탄소 발자국 감소에 기여할 수 있다.
◾기후 과학을 위한 인과적 머신러닝 적용: 표준 물리 기반 기후 모델은 기후 변화의 영향을 예측하는 데 도움이 될 수 있지만 높은 복잡성과 컴퓨팅 비용을 수반한다. 특수 슈퍼컴퓨팅 하드웨어 환경에서도 수개월이 걸리는 경우가 많아 시뮬레이션 실행과 세분화되고 지역화된 예측을 제공하는 빈도가 줄어들 수밖에 없다. 또한, 이러한 모델은 일반적으로 예측의 기초가 되는 추론 또는 인과 관계를 설명할 수 없다. 인텔과 밀라는 인과적 머신러닝을 기반으로 새로운 유형의 기후 모델 에뮬레이터를 구축해 이러한 격차를 메우는 것을 목표로 한다. 해당 방식을 통해 전통적인 기후 모델에 대한 고차원 입력 중 어떤 변수가 예측되는지 식별할 수 있다. 이 프로젝트는 기후 변화의 영향에 대한 철저하고 신뢰할 수 있는 예측을 통해 기후 과학 발전을 앞당기고 관련 정책에 필요한 정보를 직접적으로 제공할 예정이다.
◾질병 및 약물 발견의 분자 동인에 대한 연구: 신약 발견은 승인된 약물 당 평균 26억 달러의 비용이 드는 긴 과정이다. 특정 대상에 결합하는 작은 분자를 찾는 것은 10년 이상 걸릴 수 있는 위험하고 매우 불확실한 과정이기 때문에 비용이 많이 드는 것이다. 더불어, 분자가 발견되더라도 추후 실패할 가능성이 있다.
인텔과 밀라 연구원들은 더 나은 약물 후보 분자를 더 빠르고 간단하게 식별하기 위해 협력한다. 예를 들어 단일 염기 다형성(SNP)의 유전자형을 기반으로 한 질병을 포함한 복잡한 표현형을 예측하는 것은 대부분의 표현형이 게놈 전체에 걸쳐 많은 SNP의 영향을 받는다. 이 때문에 복잡한 표현형의 예측은 디지털 생물학계의 지속된 도전이었다. 주요 컴퓨팅 과제는 대규모 인구 데이터를 사용해 게놈에 포함된 모든 SNP가 표현형에 미치는 인과적 영향을 공동으로 학습하는 것이다. 정확한 솔루션은 SNP 수에 비례하는 크기의 검색 공간을 가지고 있다. 수백만 개의 SNP가 감지됨에 따라 정확한 솔루션은 계산적으로 다루기 어렵다. 그러나 고해상도 데이터의 가용성, AI의 획기적인 발전, 무어의 법칙에 의해 주도된 컴퓨팅 밀도의 향상으로 인텔과 밀라는 AI 기술을 개발해 △SNP의 유전자형을 기반으로 질병을 포함한 복잡한 표현형을 예측하여 질병의 분자 동인을 이해 △가장 가능성 높은 약물 분자 확인 등의 목표를 달성할 계획이다.
