【ScienceAI Weekly】IBM의 새로운 AI 칩, 효율성을 25배 향상 청화대학교, AI 지원 프레임워크 출시 DeepMind의 새로운 도구는 220만 개의 새로운 결정을 예측합니다.
"ScienceAI Weekly"는 HyperAI가 새롭게 만든 격월간 칼럼입니다. 주로 가까운 미래에 주목할 만한 ScienceAI 분야의 최신 동향을 과학 연구 결과, 기업 역학, 도구 리소스, 최근 활동의 4가지 측면에서 수집하여 소개합니다. 이 책은 오랫동안 이 분야에 주목해 온 실무자와 애호가들에게 더욱 귀중한 내부 정보와 업계 영감을 제공하고자 합니다.
이번 호에서 주목할 만한 ScienceAI의 진행 상황을 살펴보겠습니다!
연구 결과
GaUDI: 역분자 설계를 위한 유도 확산 모델
* 제목:역분자 설계를 위한 유도 확산
* 원천:네이처 계산 과학
* 필드：분자 설계, 재료 화학
* 작가:테크니온-이스라엘 공과대학 팀과 베니스 카포스카리 대학교 연구팀
* 원문:
https://www.nature.com/articles/s43588-023-00532-0
방법 설명:
GaUDI는 역분자 설계를 위한 유도 확산 모델입니다. 이는 속성 예측을 위한 등가 그래프 신경망과 생성 확산 모델을 결합합니다. 연구진은 475,000개의 다환방향족 시스템의 데이터 세트에서 단일 타겟 및 다중 타겟 작업 감지를 사용하여 GaUDI가 유기 전자 응용 분야의 분자 설계에 매우 효과적임을 발견했습니다.
GaUDI는 원래 분포를 넘어서도 최적의 속성을 지닌 분자를 생성하기 위한 조건부 설계를 개선하고, 데이터 세트에 있는 분자보다 우수한 분자를 식별할 수 있습니다. GaUDI는 점별 목표뿐만 아니라, 최소 또는 최대와 같은 개방형 목표에도 사용될 수 있으며, 모든 경우에 생성된 분자는 100%에 가까운 유효성을 갖습니다.
SurfGen: 컴퓨터 지원 약물 발견을 위한 새로운 모델
* 제목:3차원 분자 생성을 위한 위상 표면 및 기하학적 구조 학습
* 원천:네이처 계산 과학
* 필드:분자 설계, 약물 발견
* 작가:저장대학교와 탄소실리콘정보연구팀
* 원문:
https://www.nature.com/articles/s43588-023-00530-2
방법 설명:
SurfGen 모델은 "열쇠와 자물쇠" 원리와 유사한 방식으로 분자를 설계합니다. 여기에는 포켓 표면의 위상적 상호작용과 리간드 원자와 표면 노드 간의 공간적 상호작용을 각각 포착하는 Geodesic-GNN과 Geoatom-GNN이라는 두 개의 등변 신경망이 포함되어 있습니다.
SurfGen은 많은 벤치마크에서 다른 방법보다 우수한 성능을 보이며 포켓 구조에 대한 민감도가 높아 돌연변이로 인한 약물 내성이라는 까다로운 문제를 해결하는 생성 모델 기반 접근 방식이 가능합니다.
칭화대 연구팀, AI 지원 프레임워크 DeepSEED 출시
* 제목:
DeepSEED를 이용한 효율적인 프로모터 설계를 위한 심층 플랭킹 시퀀스 엔지니어링
* 원천:네이처 커뮤니케이션즈
* 필드:합성생물학
* 작가:칭화대학교 연구팀
* 원문:
https://www.nature.com/articles/s41467-023-41899-y
방법 설명:
DeepSEED는 두 가지 딥 러닝 모듈로 구성되어 있습니다. 명시적 패턴과 암묵적 패턴 간의 종속성을 포착하는 조건부 생성적 적대 신경망(cGAN)과 프로모터 성능을 평가하는 DenseNet-LSTM 기반 예측 모델입니다. 두 모델은 유전 알고리즘을 사용하여 결합되어 모델 반복을 통해 기능적 프로모터의 최적 설계를 달성합니다.
FIREANN: 외부 필드에 대한 원자 시스템의 반응을 위한 일반 머신 러닝 모델
* 제목:
외부 필드에 대한 원자 시스템의 반응을 위한 범용 머신 러닝
* 원천:네이처 커뮤니케이션즈
* 필드:원자 시스템, 머신 러닝
* 작가:중국과학기술대학교와 안후이과학기술대학교 팀
* 원문:
https://www.nature.com/articles/s41467-023-42148-y
방법 설명:
연구팀은 엄격한 회전 동치성을 갖는 시스템-필드 상호작용을 표현하기 위해 의사필드 벡터 종속적 특징을 원자 기술자에 통합할 수 있는 일반 필드 유도 재귀 임베딩 원자 신경망(FIREANN) 모델을 제안했습니다.
이러한 "일체형" 접근 방식은 쌍극자 모멘트 및 분극률과 같은 다양한 응답 속성을 단일 모델에서 전기장에 따른 퍼텐셜과 연관시키며 전기장이 존재하는 분자 및 주기 시스템의 분광학적 및 동적 시뮬레이션에 매우 적합합니다. 주기적 시스템의 경우, FIREANN은 원자력만을 학습함으로써 내재적인 다중값 편극 문제를 극복할 수 있습니다.
회사 뉴스
DeepMind, 딥러닝을 활용해 220만 개의 새로운 수정을 예측하는 GNoME 출시
GNoME 프로세스 다이어그램
구글 딥마인드 Nature에 최근 게재된 논문에 따르면, 연구진은 딥러닝 툴인 GNoME의 도움으로 단기간 내에 220만 개의 새로운 결정을 발견했습니다(인간 과학자들이 축적한 지식 약 800년에 해당). 이 중 38만 개의 새로운 결정은 구조가 안정적이어서 실험을 통해 합성하여 실제 활용이 가능한 가장 유력한 신소재가 되었습니다.
GNoME은 Graph Networks for Materials Exploration의 약자로, 새로운 소재 연구 및 개발을 위한 SOTA GNN 모델입니다. 이 기술은 딥러닝을 활용하여 매우 짧은 시간 안에 신소재의 안정성을 예측함으로써 소재 연구개발의 속도와 효율성을 크게 향상시키고, AI를 활용하여 신소재를 대규모로 개발할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
DeepMind, 날씨 예보 AI 모델 GraphCast 출시
GraphCast는 현재와 이전 날씨 상황을 기반으로 향후 6시간 동안의 날씨를 예측할 수 있습니다.
최근 Google DeepMind는 공식 블로그에서 머신 러닝을 기반으로 한 날씨 예보 모델 GraphCast의 출시를 발표했습니다. GraphCast는 0.25°의 전역 해상도로 1분 이내에 향후 10일간의 수백 가지 날씨 변수를 예측할 수 있으며, 기존 날씨 예보 방법보다 훨씬 우수한 성능을 발휘합니다.
또한 이 모델은 극단적인 사건을 예측하는 데도 좋은 성과를 보입니다. 업계 표준 기상 시뮬레이션 시스템인 고해상도 예보(HRES)와 비교했을 때 GraphCast는 1,380개의 테스트 변수에 걸쳐 90% 이상을 정확하게 예측했습니다.
바이오파마와 사노피, 대규모 전략적 협력 체결
BioMap은 세계 10대 다국적 제약 회사 중 하나인 Sanofi와 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 협정에 따라 두 당사자는 바이두 바이오의 생명과학 AI 기반 모델을 기반으로 생물학적 치료제 발굴을 위한 최첨단 모델을 공동 개발할 예정입니다. 이번 협력은 생명과학 분야에서 대규모 모델을 기반으로 한 최초의 상업적 협력입니다. 또한, '모델 개발'과 'AI 신약 파이프라인 개발'이라는 두 가지 사업 모델의 병행 개발을 더욱 촉진합니다.
IBM, 에너지 효율 25배 높은 AI 칩 '노스폴' 출시
얼마 전, 미국의 IBM은 에너지, 공간, 시간의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 두뇌와 유사한 AI 칩인 NorthPole을 출시했습니다. 해당 논문은 세계 최고의 학술지인 Nature에 게재되었습니다. NorthPole은 12nm 노드 처리 기술을 기반으로 제작되었다고 합니다. ResNet-50 모델을 벤치마크로 사용하면 NorthPole의 효율성은 일반적인 12nm GPU와 14nm CPU보다 상당히 높으며, 에너지 효율성은 25배 향상되었습니다.
서류 주소:
https://www.nature.com/articles/d41586-023-03267-0
Xuanyan Biotech, 수천만 달러 규모의 엔젤 투자 유치 완료
상하이 쉬안얀 생명공학 주식회사는 하이난 첸강후이 투자 파트너십이 단독으로 주도한 수천만 위안 규모의 엔젤 투자 라운드 완료를 이전에 발표했습니다. 모금된 자금은 세계적 신약 후보물질인 암 표적 항체 약물인 INTX-001의 전임상 연구, 다운스트림 IVD 파이프라인 개발, 주요 질병의 진행(조기 선별, 전이 등)과 관련된 IVD 제품 및 소프트웨어에 대한 AI 기반 예측 기술 개발에 사용될 예정입니다.
도구 및 리소스
일체 포함또는 과학 새로운 오픈소스 프로젝트 Polymathic AI의 주요 팀이 공개되었습니다.
Polymathic AI 프로그램의 목표는 수치 데이터 세트와 과학적 머신 러닝 작업에 맞게 조정된 다재다능한 기초 모델의 개발을 가속화하는 것입니다.
이를 위해 Polymathic AI는 순수 머신 러닝 연구자와 도메인 과학자로 구성된 팀을 구성했습니다. 이들은 세계적인 전문가로 구성된 과학 자문 그룹의 지도를 받고, 튜링상 수상자이자 메타 수석 과학자인 얀 르쿤의 자문을 받으며, 케임브리지 대학교의 AI+천문학/물리학 조교수인 마일즈 크랜머를 비롯한 여러 학계 거물들의 지원을 받습니다. 이를 통해 과학 데이터에 대한 기본 모델을 개발하고 학제 간 공유 개념을 사용하여 과학을 위한 AI 분야의 산업 과제를 해결하는 데 주력합니다.
프로젝트 오픈소스 주소:
https://github.com/PolymathicAI/
알리바바 다모 아카데미, 원격 감지 AI 빅모델 출시
얼마 전, 알리바바 다모 아카데미는 업계 최초로 원격 감지 AI 빅 모델(AIE-SEG)을 출시했는데, 이는 원격 감지 분야에서 이미지 분할 작업의 통일을 최초로 달성한 사례입니다. "만물의 제로 샘플"을 빠르게 추출하고, 농지, 수역, 건물 등 약 100여 종의 원격 탐사 토지 객체 분류를 식별하고, 사용자의 상호작용 피드백을 기반으로 인식 결과를 자동으로 조정하여 재난 예방 및 통제, 자연자원 관리, 농업 생산량 추정 등 원격 탐사 응용 분야의 분석 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다.
해당 모델은 AI Earth 지구과학 클라우드 플랫폼에서 공개되었습니다. 일부 특정 시나리오에서는 기존 원격 감지 모델과 비교했을 때 인스턴스 추출의 정확도는 25%로 향상될 수 있으며, 변경 감지의 정확도는 30%로 향상될 수 있습니다.
모델 주소:
https://engine-aiearth.aliyun.com/#/app/aie-seg
상하이 AI 연구소, 최초의 도시 수준 NeRF 실제 3D 모델 소스 공개
현재 상하이 AI 연구실은 세계 최초의 도시 수준 NeRF 실제 3D 대형 모델 "수성·스카이라인"(랜드마크)을 공식적으로 오픈 소스로 공개했습니다. 이 모델은 다양한 응용 시나리오에 배포할 수 있으며 무료 상업적 사용이 제공됩니다. 이는 상하이 AI 연구실이 다중 분기 GridNeRF 모델의 핵심 알고리즘과 해당 학습 전략을 공개적으로 공개한 첫 번째 사례이기도 합니다.
Scholar · Sky 공식 웹사이트:
https://landmark.intern-ai.org.cn
오픈소스 주소:
https://github.com/InternLandMark/LandMark
서류 주소:
https://city-super.github.io/gridnerf
AI 연구소, 10억 개의 매개변수를 가진 범용 3D 비전 모델 Uni3D 오픈 소스 공개
최근 인공지능 아카데미는 10억 개의 매개변수를 가진 오픈소스 3D 비전 범용 모델인 Uni3D를 출시했습니다. 이 모델은 일반적인 시각 기능을 측정하는 데 중요한 분류 작업과 제로 샘플 인식, 이해 및 세분화 작업에서 기대 이상의 성능을 보였습니다. Uni3D를 제작한 Zhiyuan Vision 팀은 이전에 10억 개의 범용 시각 모델 EVA를 출시한 것으로 알려졌습니다. 3D 비전 모델의 획기적인 발전의 핵심은 ViT 기술을 사용하여 2D 사전 훈련 기본 경험을 3D로 업그레이드하는 것입니다.
논문 링크:
https://arxiv.org/abs/2310.06773
코드/모델 링크:
https://github.com/baaivision/Uni3D
https://huggingface.co/BAAI/Uni3D/tree/main/modelzoo
최근 이벤트
중국 약학 대학 생물의학 데이터 과학 산업 및 전문성 개발 컨퍼런스
2023년 12월 8일부터 9일까지 중국약학대학 생물의학 데이터 과학 산업 및 학문 발전 대회(BDSC, The Convention For Industry & Discipline Development)가 난징에서 개최됩니다.
"데이터와 스마트 의학으로 진실을 추구하다"라는 주제로 열린 이번 컨퍼런스는 생물의학과 데이터 과학의 다학제적 교차 발전에 초점을 맞추고, 산업 발전 추세를 심층적으로 분석했으며, 인공지능으로 대표되는 데이터 과학의 최첨단 역학, 학술적 성과, 그리고 약물 발견, 약물 생산, 품질 및 안전, 정책 감독, 생물의학 기업의 디지털 전환 및 업그레이드 등 산업의 여러 관심 분야에서의 응용 사례를 탐구했습니다.
등록 주소:
https://www.huodongxing.com/event/2729440479800
"미래 이후" AI4S 제2회 국제 정상회의 포럼
2023년 12월 14일, 베이징대학교 선전대학원이 주최하는 "미래 이후" AI4S 제2회 국제정상포럼이 베이징대학교 선전대학원 컨퍼런스센터에서 공식 개최됩니다.
이 행사에는 미국 국립과학원 회원인 데이비드 베이커 교수, 마이크로소프트의 저명한 수석과학자 류티에얀 박사, 중국 과학기술대학의 저명한 석좌교수인 뤄이, 코넬대 화학공학 및 생체분자공학과의 종신 석좌교수인 유펑치, 샤먼대 화학 및 화학공학과의 정준 교수가 초대되어 과학을 위한 AI 개발에 대한 심도 있는 연설을 했습니다.
등록 주소: