BIOVIA Scientific AI

AI는 더 빠르고 정확한 분석과 발견을 가능하게 함으로써 여러 분야의 과학 연구에 혁신을 일으키고 있습니다. 약물 개발에서 생성형 AI 모델은 새로운 분자를 설계하고 단백질 접힘을 예측하며 임상시험 설계를 최적화하는 데 사용됩니다. AI가 설계한 약물 중 하나인 Rentosertib는 이미 임상시험에 들어갔습니다. 화학 및 재료 과학에서 AI는 지속 가능한 화합물을 식별하고, 반응을 시뮬레이션하며, 제조 프로세스를 가속화하는 데 도움이 됩니다. 실험실에서 대규모 언어 모델(LLM)은 실험 데이터를 해석하고 구조화된 문서를 생성하며 가상 과학 자문가를 통해 연구자를 지원합니다. 이러한 예는 AI가 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 기존의 방법을 통해 이전에는 액세스할 수 없었던 인사이트를 얻을 수 있다는 것을 보여줍니다.

머신러닝이라고도 하는 생성형 AI는 과학 및 연구에 접근하는 방식을 혁신시킨 강력한 도구입니다. 생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 사용하여 알고리즘을 교육함으로써 복잡한 과학 데이터를 놀라운 정확성과 속도로 분석하고 해석할 수 있습니다.

과학에서 생성형 AI가 사용되는 주요 방법 중 하나는 LLM 또는 언어 모델 머신을 통해 사용하는 것입니다. 이러한 모델은 텍스트 입력을 이해하고 해석할 수 있도록 교육을 받았기 때문에 문서를 자동화하여 복잡한 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 즉, 연구자들은 관리 작업에 더 적은 시간을, 분석 및 실험과 같은 가치가 높은 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

예, 과학적 용도로 특별히 개발된 몇 가지 ChatGPT(생성형 사전 학습된 트랜스포머를 사용하는 챗봇) 모델이 있습니다. 이러한 모델은 생성형 AI의 기능을 활용하여 연구자들이 데이터 분석, 문헌 검토뿐 아니라 심지어 가설 생성 등의 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

한 가지 예로, OpenAI의 ChatGPT 모델이 있습니다. 이 모델은 방대한 양의 과학 논문을 기반으로 학습되었으며 사용자 입력에 따라 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 연구자들은 수많은 출처를 수동으로 검색하지 않고도 정보와 인사이트를 빠르게 수집할 수 있습니다.

또 다른 예로는 DeepMind가 개발한 AlphaFold가 있으며, 이 제품은 생성형 AI를 사용하여 높은 정확도로 단백질 구조를 예측합니다. 이는 단백질 연구 및 약물 개발의 효율성을 크게 개선시켰습니다. BIOVIA는 AlphaFold 및 OpenFold와 협력하여 생성형 단백질 구조 예측을 BIOVIA 솔루션에 도입했으며, 현재 3DEXPERIENCE에서 사용할 수 있습니다. 

각 모델에는 고유한 강점과 한계가 있기 때문에 이 질문은 답하기 어렵습니다. 일부 모델은 특정 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있고, 다른 모델은 다른 응용 분야에 더 적합할 수 있습니다.

예를 들어, ChatGPT는 텍스트를 생성하는 데 유용하며 문헌 검토 및 가설 생성에 유용한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 한편, AlphaFold는 단백질 연구를 위해 특별히 설계되었으며 다른 과학 분야에서는 유용하지 않을 수 있습니다.

고려해야 할 또 다른 요소는 이러한 모델을 교육하는 데 사용되는 데이터의 품질입니다. 규모가 크고 다양한 데이터 세트로 학습된 모델은 규모가 작거나 편향된 데이터 세트로 학습된 모델에 비해 정확하고 관련성 있는 결과를 생성할 가능성이 더 높습니다.

궁극적으로 과학을 위한 최고의 생성형 AI는 연구원의 구체적인 요구와 목표에 따라 달라집니다. 각 작업에 적합한 AI 도구를 신중하게 평가하고 선택하여 가장 효과적이고 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 것이 중요합니다. BIOVIA Scientific AI는 연구자, 데이터 사이언티스트, 계산 화학자, 실험실 분석가 및 품질 보증 전문가 등 모두가 한 플랫폼에서 최첨단 생성형 AI 도구를 활용할 수 있도록 지원합니다. 

생성형 AI는 신약 발견, 단백질 설계, 맞춤형 의료 등 생명 과학의 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 실제로 많은 제약회사는 연구 프로세스를 가속화하고 개선하기 위해 이 기술에 투자하고 있습니다. 생성형 AI를 통해 잠재적인 치료 목적으로 사용할 수 있는 새로운 분자 또는 단백질을 생성할 수 있으므로 기존 방법에 비해 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 또한 단백질 구조 및 기능을 예측하는 데 도움이 될 수 있으며 이는 질환을 이해하고 표적 치료를 개발하는 데 매우 중요합니다. BIOVIA Scientific AI와 같은 생성형 AI 기술의 발전, 3DEXPERIENCE와 같은 플랫폼과 AI의 통합을 통해 가까운 미래에 생명 과학 분야에서 더 많은 혁신을 기대할 수 있습니다.