ai 인공지능에 의한 백신개발현황 및 자율주행 관련 자료

 

2020년 전 세계 국민, 기업 및 정부에게 매우 어려운 해였습니다. 광범위하게 볼때 건강 및 안전과 관련된 행동 제한을 요하는 코비드19가 확산됨에 따라 인공지능(AI) 애플리케이션은 생명을 구하고 경제 회복력을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다. 

 

자율주행 및 자연어 처리에서 양자 컴퓨팅에 이르기까지 핵심 AI 역량을 강화하기 위한 연구개발(R&D)이 수그러들지 않고 계속됐습니다.

과거를 볼때 2020년에 중요한 AI의 선구자 기업들이 있었습니다. 우리 경제와 사회의 미래를 변화시킬 뿐만 아니라 새로운 바이러스와 싸우기 위한 시사점을 포함한 몇가지 중요한 포인트에 대해 요약해 보려 합니다.

 

 

---

 

1. AI 및 백신 개발


새로운 백신을 개발하는 데는 일반적으로 수 십 년이 걸립니다. 그러나 2020년 3월, 코비드와 싸우기 위한 백신 후보자들은 첫 번째 사례가 보고된 지 불과 석 달 만에 다양한 실험들이 있었습니다. 

 

백신 개발의 기록적인 속도는 부분적으로 연구원들이 바이러스에 대한 방대한 양의 데이터를 분석하는 데 도움을 준 AI 모델 덕분이었습니다.

바이러스의 외부 단백질에는 수만개의 하위 성분들이 있습니다. 기계 학습 모델은 이러한 엄청난 양의 데이터를 분류하고 어떤 하위 구성요소가 가장 면역성이 높은지(즉, 면역 반응을 생성할 수 있는지) 예측하여 연구자가 대상 백신을 설계하도록 안내할 수 있습니다. 

 

백신 개발에 있어서 AI의 사용은 미래에 모든 백신이 만들어지는 방식에 혁명을 일으킬지도 모릅니다.

바이러스와 싸우기 위해 일하는 과학 및 의학 팀을 위한 선형 접이식 AI 알고리즘을 선보이는 기업이 나오기 시작합니다. 바이러스의 리보핵산시퀀스의 2차 구조를 예측하고 기존 폴딩 알고리즘보다 훨씬 더 빠르게 작동합니다.

 

---

 

선형폴드는 사스시퀀스의 2차 구조를 다른 방법보다 120배 빠른 27초 만에 예측할 수 있었습니다. 이점은 매우 중요한데, 백신의 핵심 돌파구는 메신저백신의 개발이었기 때문이다.

 

인간의 면역 반응을 유발하기 위해 바이러스의 작은 부분을 삽입하는 기존의 접근 방식 대신에, 세포들에게 면역 반응을 촉진할 수 있는 단백질을 만드는 방법을 가르쳐주는데, 이것은 개발과 승인에 관련된 시간을 크게 단축시킵니다.

백신 개발을 지원하기 위해서는 나중에 후보 백신의 불안정하고 비생산적인 서열의 문제를 해결하는 것을 목표로 하는 선형 디자인이라고 불리는 서열 설계를 최적화하기 위한 AI 알고리즘 개발에 힘을 쓰고 있습니다.

 

 

---

 

전 세계 연구자들을 위해 리니어 폴드와 리니어 디자인에 대한 접근을 개방하는 것 외에도 중국질병통제예방센터의 일부인 국립바이러스성 질병통제예방연구소와 전략적 제휴를 맺었다는 소식을 접하기도 했습니다.

 

AI 기술은 바이러스 변종의 게놈 배열을 10시간 이내에 완료할 수 있도록 해 주었고, 그 발생을 억제하는데 도움을 주었습니다.  백신 디자인, 약물 발견, 정밀 의학의 개발을 촉진하기 위한 기계 학습 기반의 바이오 컴퓨팅 프레임워크인 패들 헬릭스를 공개했다고 합니다.

 

 

 

 

 

 

2. 로봇 축의 완벽한 자동 주행 및 롤아웃


자율 주행 기술은 2021년에도 계속 발전하여 업계 선두 기업들이 무인 자동차를 시험하고 여러 도시에서 로봇 택시 서비스를 대중에게 개방하였습니다. 운전자 없이 탑승할 수 있는 완전 자동화 운전은 자율 주행의 확장성과 상용화를 위해 필요할 것입니다.

이러한 개발은 복잡한 도로 조건에서 차량을 안전하게 제어하고 인간 운전자와 독립적으로 도로 상의 가능한 대부분의 문제를 해결할 수 있는 AI 시스템을 개발하는것이 지속적인 혁신의 결과입니다.

 

 

---

 

완전 자동화된 운전 능력을 보여주기 위해서는 운전자 없이 AI 시스템이 독립적으로 운전한다는 것입니다. 완전 자동화 운전을 지원하기 위해 예외적인 비상사태 시 원격 인간 조작자가 차량을 제어할 수 있는 안전대책인 5G 원격 운전 서비스를 개발했다는 소식을 접하기도 했습니다.

 

앞으로 완전 자동화 운전의 업적과 로봇간의 조정들이 가까운 미래에 기술의 상용화에 대한 긍정적인 전망을 시사하기도 합니다.