AlphaFold의 다음 단계: Google DeepMind 노벨상 수상자와의 대화
인공지능/AI 전문 정보
2017년 이론 화학 박사 학위를 갓 취득한 John Jumper는 Google DeepMind가 초인적인 기술로 게임을 하는 AI 구축에서 벗어나 단백질 구조를 예측하는 비밀 프로젝트를 시작하고 있다는 소문을 들었습니다. 그는 일자리를 구했습니다. 불과 3년 후, Jumper는 누구도 예상하지 못한 놀라운 승리를 거두었습니다. 그는 CEO인 Demis Hassabis와 함께 원자 폭 내에서 단백질의 구조를 예측할 수 있는 AlphaFold 2라는 AI 시스템 개발을 공동 주도했으며, 이는 실험실에서 사용되는 고된 기술의 정확성과
핵심 특징
고품질
검증된 정보만 제공
빠른 업데이트
실시간 최신 정보
상세 분석
전문가 수준 리뷰
상세 정보
핵심 내용
2017년 이론 화학 박사 학위를 갓 취득한 John Jumper는 Google DeepMind가 초인적인 기술로 게임을 하는 AI 구축에서 벗어나 단백질 구조를 예측하는 비밀 프로젝트를 시작하고 있다는 소문을 들었습니다. 그는 일자리를 구했습니다. 불과 3년 후, Jumper는 누구도 예상하지 못한 놀라운 승리를 거두었습니다. 그는 CEO인 Demis Hassabis와 함께 원자 폭 내에서 단백질의 구조를 예측할 수 있는 AlphaFold 2라는 AI 시스템 개발을 공동 주도했으며, 이는 실험실에서 사용되는 고된 기술의 정확성과 일치하고 이를 몇 배 더 빠르게 수행하여 몇 달이 아닌 몇 시간 만에 결과를 반환합니다. AlphaFold 2는 생물학 분야에서 50년 된 거대한 도전을 깨뜨렸습니다. “이것이 내가 DeepMind를 시작한 이유입니다.” Hassabis가 몇 년 전에 나에게 말했습니다. “사실 그게 제가 평생 AI 분야에서 일해 온 이유입니다.” 2024년 점퍼와 허사비스는 노벨 화학상을 공동 수상했습니다
상세 분석
. AlphaFold 2의 데뷔가 과학자들을 놀라게 한 것은 5년 전 이번 주였습니다. 이제 과대광고가 사라졌는데, AlphaFold가 실제로 어떤 영향을 미쳤습니까? 과학자들은 그것을 어떻게 사용하고 있나요? 그리고 다음은 무엇입니까? 나는 이에 대해 알아보기 위해 Jumper(및 몇몇 다른 과학자들)와 이야기를 나눴습니다. 점퍼는 웃으며 이렇게 말했습니다.
정리
“엄청난 5년이었죠. 제가 엄청난 수의 언론인들을 알게 되기 전의 시간을 기억하기 어렵습니다.” AlphaFold 2에 이어 두 개 이상의 단백질을 포함하는 구조를 예측할 수 있는 AlphaFold Multimer와 가장 빠른 버전인 AlphaFold 3가 출시되었습니다. Google DeepMind는 또한 전 세계 수백만 명의 연구자가 사용하고 업데이트하는 방대한 단백질 데이터베이스인 UniProt에서 AlphaFold를 공개했습니다. 이제 그것은 과학에 알려진 거의 모든 단백질인 약 2억 개의 단백질의 구조를 예측했습니다. 그의 성공에도 불구하고 Jumper는 AlphaFold의 업적에 대해 겸손한 태도를 유지하고 있습니다. “그렇다고 해서 우리가 그 안에 있는 모든 것을 확신한다는 뜻은 아닙니다.”라고 그는 말합니다. “이것은 예측 데이터베이스이며 예측에 대한 모든 주의 사항이 함께 제공됩니다.” 어려운 문제 단백질은 생명체를 작동시키는 생물학적 기계입니다.
자주 묻는 질문
Q. 어떤 정보를 제공하나요?
A. 인공지능/AI 관련 최신 정보를 제공합니다.
Q. 신뢰할 수 있나요?
A. 검증된 출처만 선별합니다.
Q. 더 궁금한 점은?
A. 댓글로 문의하세요.
원문 출처
이 글은 원본 기사를 참고하여 작성되었습니다.