AI가 화학 분야에서 노벨상을 수상하다: Google DeepMind의 Hassabis와 Jumper가 AlphaFold로 수상

2024년 노벨 화학상 수상자로 Google의 AI 부서인 DeepMind의 공동 창립자이자 CEO인 Demis Hassabis와 DeepMind의 수석 연구원인 John Jumper가 선정되었습니다. 이들은 워싱턴 대학교의 David Baker와 함께 이 상을 수상했습니다. 상금은 스웨덴 크로나 1,100만 크로나(약 100만 달러)이며, Baker는 절반을, Hassabis와 Jumper는 각각 4분의 1을 받게 됩니다.

Hassabis와 Jumper는 아미노산 서열로부터 단백질의 3D 구조를 예측하는 AI 시스템인 AlphaFold 2의 연구로 인정받았습니다. 이 혁신적인 발견은 50년 이상 된 단백질 구조 예측 문제를 해결했습니다. AlphaFold 2는 실험적인 방법과 대등한 정확도로 단백질 구조를 예측하며, 대부분의 단백질에 대해 약 1 Ångström(0.1 나노미터) 정도의 오차 범위로 정확합니다. 이 도구는 전 세계 200만 명 이상의 연구자들이 활용하고 있으며, 구조 생물학 및 약물 발견 분야에 혁신을 가져왔습니다.

같은 상을 받은 David Baker는 계산 단백질 설계 분야에서 기여한 공로로 인정받았습니다. Baker의 연구실은 단백질을 형성하는 20종의 아미노산을 사용해 약물, 백신, 나노물질 및 미세 센서를 포함한 새로운 단백질을 설계했습니다. Baker의 연구는 생물학적 혁신의 가능성을 확대하고 세계적인 문제 해결에 새로운 방안을 제공합니다.

노벨상 수상은 AI가 과학 연구에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있음을 강조합니다. AlphaFold의 성공은 기후 변화, 농업 및 재료 과학 등 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결하는 AI의 잠재력에 대한 관심을 불러오고 있습니다. 이 기술은 더욱 효율적인 백신 개발, 암 치료 연구의 가속화, 새로운 소재 개발에 기여할 수 있습니다. Hassabis는 AI가 과학적 발견을 전례 없는 속도로 가속화할 수 있는 잠재력이 있지만, 그에 따른 위험을 고려하여 책임감 있게 사용해야 한다고 강조하였습니다.

DeepMind는 AlphaFold의 연구를 계속해서 발전시키고 있습니다. 새로운 AlphaFold 3 모델은 약물 발견에 필수적인 DNA, RNA 및 기타 분자의 구조를 예측할 계획입니다. 또한, DeepMind는 AlphaFold의 결과에 대한 소스 코드와 데이터베이스를 과학 커뮤니티에 무료로 공개했습니다. 이러한 개방적인 접근은 생물학 및 화학 분야에서 과학적 진보와 혁신을 더욱 가속화할 것으로 기대됩니다.

이번 수상은 인공지능의 기초가 되는 인공 신경망 연구로 Geoffrey Hinton과 John Hopfield가 물리학 노벨상을 수상한 다음 날에 발표되었습니다. 이 두 가지 수상 발표는 AI가 다양한 과학 분야에 미치는 중대한 영향을 강조합니다. Hassabis와 Jumper의 AlphaFold 연구는 AI가 생명의 미스터리를 풀어가는 새로운 과학 시대의 시작으로 여겨지고 있습니다.