【ScienceAI Weekly】"AI 아이언맨" 황런쉰이 GTC 컨퍼런스에서 엔비디아의 과학 연구 레이아웃에 대해 이야기했습니다. 오버젯, 치과 AI 역사상 최대 규모 투자 유치
과학을 위한 AI의 새로운 성과, 새로운 발전, 새로운 관점——
* NVIDIA: 과학을 위한 AI 분야에 많은 전략적 계획이 있습니다.
* 마이크로소프트, 여러 의료기관과 협력해 TRAIN 출시
* 오버젯, 치과 AI 역사상 최대 규모 투자 유치
* 레전드홀딩스와 지푸AI, 생명공학 등 분야 협력 강화
* Zephyr AI, 시리즈 A 펀딩으로 1억 1,100만 달러 유치
* 중국과학원 홍콩혁신연구소, 대규모 의료·건강 AI 모델 공개
* "투신지허", 엔젤 라운드 투자 유치로 수백만 위안 규모
*첸추인텔리전스, 수천만 위안 규모의 엔젤 투자 유치
* 베이징: 과학연구 분야에서 인공지능 빅모델 구축을 적극 추진
자세한 내용은 아래를 참조하세요~
회사 뉴스
NVIDIA: 우리는 과학을 위한 AI 분야에 많은 전략적 계획을 가지고 있습니다.
최근 NVIDIA는 GTC 컨퍼런스에서 미디어 브리핑을 통해 과학 분야 AI에 대한 많은 전략적 콘텐츠를 보유하고 있다고 발표했습니다. 안에:
* 의료 분야의료 기기 제조업체인 Medtronic과 Johnson & Johnson과 협력하여 수술과 같은 의료 시나리오에서 AI의 대규모 적용을 촉진합니다. 덴마크 노보 노디스크 재단과 협력하여 약물 개발, 의학 및 기타 사회 과학 연구에 생성적 AI를 적용하는 것을 촉진합니다.
* 생명과학더욱 생산적인 AI 기능을 제공하고 NVIDIA NIM을 생물학, 영상, 유전체학과 같은 응용 프로그램 시나리오에 통합합니다.
* 물리학DGX AI 시스템 플랫폼, 물리 기반 시뮬레이션을 위한 Omniverse 플랫폼, 로봇 제조 플랫폼 Isaac의 세 가지 플랫폼을 통해 물리적 세계에서 AI 애플리케이션을 완벽하게 지원합니다.
* 지구과학, 고해상도의 대화형 기후 및 날씨 예측을 위한 Earth-2 플랫폼을 출시하여 날씨 예보의 속도와 정확성을 높였습니다.
또한 황인쉰은 19일 새벽 기조연설에서 바이오네모 기본 모델을 소개하기도 했습니다. 이 회사가 제공한 최초의 게놈 모델인 DNABERT는 DNA 염기서열을 기반으로 하며, 게놈의 특정 영역의 기능을 예측하고, 유전자 돌연변이 및 변이의 영향을 분석하는 데 사용될 수 있습니다.
자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요.Jen-Hsun Huang의 GTC2024 기조연설 요약"
마이크로소프트, 여러 의료기관과 TRAIN 출시
최근 Microsoft는 여러 의료 기관과 손잡고 신뢰할 수 있고 책임감 있는 AI 네트워크(TRAIN)를 공동으로 구축했습니다. 이 네트워크의 회원은 의료 산업을 위한 AI 애플리케이션 개발 및 사용, AI 운영에 대한 모범 사례 확립, 환자 치료 결과 및 안전성 개선 지원, 의료 AI에 대한 환자 신뢰 증진에 전념하고 있습니다.
오버젯, 치과 AI 역사상 최대 규모 투자 유치
최근 Overjet은 시리즈 C 자금 조달에서 5,320만 달러를 확보했다고 발표했습니다. 이는 치과 AI 분야에서 역대 최대 규모의 자금 조달입니다. 이번 자금 조달은 March Capital이 주도했으며, 그 뒤로 General Catalyst, Insight Partners, E14 Fund, Crosslink Capital 등이 참여했습니다. 조달된 자금은 치과 전문가를 위한 AI 도구를 제공하는 데 사용될 예정입니다.
오버젯은 2018년에 설립되었으며 치과용 인공지능 솔루션에 중점을 두고 있는 것으로 알려졌습니다. 이 솔루션은 딥 러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 치과 병원, 의사, 보험 회사, 건강 유지 기관(HMO)에 고급 구강 건강 데이터 분석을 제공합니다.
레노버 홀딩스와 지푸 AI, 생명공학 등 분야 협력 확대
최근 레노버 홀딩스 주식회사와 베이징 지푸 화장 테크놀로지 주식회사가 전략적 협력 계약을 체결했습니다. 두 당사자는 생성적 AI 소프트웨어 및 하드웨어, 지능형 솔루션 분야에서 협력할 예정입니다. 이 계약에 따라 레노버 홀딩스와 지푸 AI는 스마트 제조, 금융 기술, 디지털 마케팅, 생명 공학 등 관련 분야에서 수직적 대형 모델에 대한 R&D 협력을 수행할 예정입니다.
Zephyr AI, 시리즈 A 펀딩으로 1억 1,100만 달러 유치
3월 13일, Zephyr AI는 시리즈 A 자금 조달에서 1억 1,100만 달러를 성공적으로 조달했다고 발표했습니다. 이번 자금 조달에는 Revolution Growth, Eli Lilly & Company, Jeff Skoll, EPIQ Capital Group이 공동으로 참여했습니다. 모금된 자금은 회사의 과학 연구팀과 사업팀을 확장하는 데 사용될 예정입니다.
종양학과 심장대사 질환을 근본적으로 바꾸는 데 전념하는 의료 기술 회사인 Zephyr AI가 세계에서 가장 포괄적인 의료 데이터 세트를 큐레이팅하고 최첨단 인공지능 알고리즘과 융합하여 의학 연구를 발전시킬 신제품을 개발할 계획이라고 합니다.
중국과학원 홍콩혁신연구소, 대규모 의료·건강 AI 모델 공개
중국과학원 홍콩혁신원 인공지능 및 로봇혁신센터가 출시한 의료 분야 대형 AI 멀티모달 모델인 CARES Copilot1.0은 수술 단계 인식, 기구 감지 및 계산 등의 기능을 효과적으로 지원할 수 있습니다. 이 시스템은 여러 병원의 다양한 부서에서 현장 내부 테스트와 최적화를 거쳤습니다.
"투신지허", 엔젤 라운드 투자 유치로 수백만 위안 규모
최근, 우시 투신지허 인공지능기술유한공사와 그 자회사인 상하이 투신생물기술유한공사(이하 "투신지허")는 수백만 위안 규모의 엔젤 투자 라운드를 완료했다고 발표했습니다. 투자자는 청메이캐피탈입니다. 이번 라운드에서 모금된 자금은 주로 실험실 건설과 팀 빌딩에 사용될 예정입니다.
"투신지허"는 합성생물학 분야의 신제품 개발을 위한 솔루션과 신제품을 제공하는 데 전념하는 AI 단백질을 설계하고 제조하는 생명공학 회사입니다. 이 회사는 다양한 자체 개발 AI 모델을 통합한 단백질 설계 플랫폼인 ProteinEngine을 개발했습니다. 이는 식품, 의학, 화학 산업, 의료 미용 등 많은 생물경제 분야에서 널리 사용되어 왔습니다.
"첸추 인텔리전스", 수천만 위안 규모 엔젤 투자 유치
최근, 첸추 인텔리전스는 수천만 위안 규모의 엔젤 투자 라운드를 완료했다고 발표했습니다. 이번 자금 조달은 루이지 벤처 캐피털이 주도했으며, 중란 테크놀로지는 장기 재정 자문 역할을 맡았습니다. 모금된 자금은 제품 연구, 개발 및 시장 확대에 사용될 예정입니다.
첸추 인텔리전스는 2021년에 설립된 것으로 알려졌습니다. 이 회사는 VR 기술을 기반으로 자폐 아동을 위한 예비 진단-재활 훈련-훈련 후 평가 등 풀 프로세스 디지털 치료를 제공합니다. 이 팀은 상하이의 최고 대학과 여러 3차 병원으로부터 지원을 받았습니다. 이미 예비검증을 완료하고 관련 지식재산권을 취득하였으며, 관련 의료기기 등록허가를 추진하고 있습니다.
정책 사양
베이징: 대학, 연구소, 신흥 R&D 기관의 산업 인공지능 빅모델 구축을 적극 추진
최근 베이징시 경제정보화국은 '베이징시 제조업 디지털 전환 시행 계획(2024-2026)'을 발표했습니다. 인공지능의 혁신적 응용에 대한 실증 연구를 진행하고, 대학, 연구소, 신흥 연구개발 기관이 대규모 산업 인공지능 모델을 구축하도록 적극 장려하며, 제조업의 수직적 부문에서 인공지능 기술의 혁신적 응용을 촉진하는 방안을 제안했습니다.
전체 계획은 다음에서 확인할 수 있습니다.
https://www.beijing.gov.cn/zhengce/gfxwj/202403/W020240304647107241384.pdf
도구 및 리소스
Bert-loves-chemistry: 화학 모델링
Bert-loves-chemistry는 약물 설계, 화학 모델링, 속성 예측 등에 사용할 수 있는 화학 SMILES 데이터에 적용된 HuggingFace 모델의 저장소입니다.
리소스 주소:
https://github.com/seyonechithrananda/bert-loves-chemistry
LAMMPS: 대부분 병렬 원자 및 분자 시뮬레이터
대규모 원자/분자 대규모 병렬 시뮬레이터, 분자 동역학 시뮬레이션, 재료 모델링에 초점을 맞춥니다. 이 기술은 고체 물질(금속, 반도체)과 연성 물질(생체 분자, 폴리머) 분야에서 잠재력을 가지고 있으며, 원자, 메조스코픽 또는 연속체 규모에서의 조립질 병렬 입자 시뮬레이션에도 활용될 수 있습니다.
리소스 주소:
https://github.com/lammps/lammps
카메오: 보조 생물학적 대사 공학 및 최적화
Cameo는 대사공학에서 균주 설계를 위한 고수준 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 시뮬레이션과 변형 기반 설계 방법을 위한 모듈식 프레임워크를 제공하며, 주로 새로운 설계 알고리즘과 맞춤형 분석 워크플로를 개발하려는 개발자를 대상으로 합니다.
리소스 주소:
https://github.com/biosustain/cameo
연구 결과
AI 기반 풍력 터빈 베어링 결함 진단
음향 신호를 이용한 풍력 터빈 베어링 결함 진단을 위한 AI 기반 접근 방식
*출처: arXiv
*분야: 에너지 및 환경
*저자: 산시 다퉁 대학교
연구자들은 음향 신호를 기반으로 풍력 터빈 발전기 베어링 결함을 분류하기 위해 합성곱 LSTM 모델을 제안했습니다. 이 모델은 학습 단계에서 높은 정확도를 보였고, 검증 단계에서는 뛰어난 일반화 능력을 보였으며, 테스트 단계에서는 전체 정확도가 99.5%를 넘었습니다.
원래 주소:
https://arxiv.org/abs/2403.09030
딥러닝, 머신러닝 및 통계적 방법을 활용한 생존 분석
딥러닝, 머신러닝 및 통계적 방법을 활용한 생존 모델링: 입원 후 사망률 예측을 위한 비교 분석
*출처: arXiv
* 분야 : 헬스케어
*저자: 싱가포르 듀크-NUS 의과대학
연구진은 Cox 비례 위험(CoxPH), 단계별 CoxPH, Random Survival Forests(RSF), Gradient Boosting Machine(GBM) 학습, AutoScore-Survival, DeepSurv 등 다양한 생존 분석 방법을 포괄하는 비교 연구를 수행했습니다. 그런 다음 Concordance 지수를 사용하여 모델의 적합도를 평가하고 Integral Brier 점수를 사용하여 교정 성능을 측정했습니다.
연구 결과에 따르면 DeepSurv는 판별력과 보정 측면에서 가장 우수한 성능을 보였으며, AutoScore-Survival은 간단한 모델 구조와 뛰어난 해석력으로 인해 특히 우수한 성능을 보였습니다.
원래 주소:
https://arxiv.org/abs/2403.06999
AI 지원 웨어러블 센서 구동 시스템, 성대 없이도 발성 가능
머신 러닝 지원 웨어러블 감지-작동 시스템을 사용하여 성대 없이 말하기
*출처: 네이처
* 분야 : 헬스케어
*저자: 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스 캠퍼스
연구자들은 성대 진동에 의존하지 않고도 소리를 생성할 수 있는 부드러운 자기탄성 원리를 기반으로 한 자가 구동형 착용형 감지-작동 시스템을 개발했습니다. 구체적으로, 외부 후두 근육의 움직임을 포착하여 이러한 움직임 정보를 전기 신호로 변환한 다음, 최대 94.68%의 정확도를 갖춘 머신 러닝 알고리즘의 도움을 받아 이러한 전기 신호를 음성 신호로 변환합니다.
원래 주소:
https://www.nature.com/articles/s41467-024-45915-7
AI 기반 TNIK 억제제 생성
소분자 TNIK 억제제는 전임상 및 임상 모델에서 섬유증을 표적으로 삼습니다.
*출처: 네이처
* 분야 : 헬스케어
*저자: Insilico Medicine Shanghai Co., Ltd.
연구진은 AI를 사용하여 바람직한 약물 특성을 나타내는 소형 분자 TNIK 억제제인 INS018_055를 생성했습니다. 타겟 발견부터 임상 전 약물 후보군 선정까지 전체 과정은 약 18개월이 걸렸습니다.
원래 주소:
https://www.nature.com/articles/s41587-024-02143-0
예정된 이벤트
화학 및 재료 과학 연구에 AI 기술 적용에 대한 세미나
화학 및 재료 과학 연구에 AI 기술을 적용하는 세미나가 4월 23일부터 25일까지 허난성 정저우에서 개최됩니다. OpenBayes 베이지안 컴퓨팅 창립자 겸 CEO인 왕 천한, 허난과학원 화학연구소 수석과학자 위룽, 베이징대학 선전신재료연구소 부원장 정가신 등이 심도 있는 발표를 할 예정입니다. 이들이 공유하는 주제는 주로 새로운 소재 연구와 개발을 가속화하기 위한 과학 연구 지능형 컴퓨팅 클라우드 플랫폼, 의료 분야에서 스마트 브레인을 구축하기 위한 AI 모델, 재료 특성의 예측 및 식별을 위한 딥 러닝에 중점을 둘 것입니다.
등록 링크:
https://mp.weixin.qq.com/s/IHYKWddwgvAlua7Ckh1Kkg
2024년(제2회) 합성생물학 및 생물의학 건강 컨퍼런스
상하이생명공학회 합성생물학위원회가 주최하는 2024년(제2회) 합성생물학 및 생물의학 건강 학술대회는 2024년 3월 28일부터 30일까지 상하이 DaZeroBay 과학기술혁신빌딩 2층 강의실에서 개최됩니다.
이 컨퍼런스에서는 산업, 학계, 연구, 의학 및 정부 분야의 합성생물학 분야 전문가와 학자 그룹을 한자리에 모아 산업의 최첨단 동향, 기술 혁신 및 산업 개발에 대해 논의합니다. 이 중 3차 하위 포럼은 "인공지능이 의료 합성생물학을 강화한다"라는 주제로 진행되며, 발표 주제에는 의료 다중 모드 데이터의 인공 지능 분석과 사전 학습을 기반으로 한 단백질 공학을 위한 일반 인공 지능이 포함됩니다.
등록 링크:
https://mp.weixin.qq.com/s/-mQv7KXpLbnr5m-nh_r34Q
이벤트 리뷰
찰머스 AI4Science 워크숍
최근 Simon Olsson과 Rocío Mercado가 주최한 월간 Chalmers AI4Science 워크숍이 "머신 러닝에서 분자 시뮬레이션까지, 계산 현미경으로 단백질 탐구"라는 주제로 개최되었습니다. 이 행사는 에든버러 대학교 화학과의 강사인 안토니아 메이 박사가 진행했으며, 그녀는 SARS-CoV-2 프로테아제에 대한 생성적 머신 러닝 모델을 사용하여 X선 결정학 조각 데이터에서 새로운 분자를 구축하는 방법을 공유했습니다.
이벤트 링크:
https://psolsson.github.io/AI4ScienceSeminar
이상 "사이언스AI주간"이 공유하고자 하는 모든 내용입니다~
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