알파폴드 노벨상 수상, 딥마인드 CEO 수상 소감: 최고의 과학자와 AI가 놀라운 업적을 이룰 것
"AI의 대부"가 2024년 노벨 물리학상을 수상한 데 이어, AI가 또 한 번 승리를 거두고 올해 노벨 화학상을 수상했습니다.
10월 9일(베이징 시간), 스웨덴 왕립 과학 아카데미는 2024년 노벨 화학상 수상자를 발표했습니다.절반은 David Baker에게 수여되었습니다.계산 단백질 설계에 대한 그의 공헌으로 인해나머지 절반은 Google DeepMind의 CEO인 데미스 하사비스와 수석 과학자 존 M. 점퍼에게 공동으로 수여되었습니다.단백질 구조 예측 분야의 업적을 인정받아. 총 상금은 1,100만 스웨덴 크로나로, 약 750만 위안에 해당합니다.
이번에 AI가 노벨상을 여러 개 수상했다는 사실은 예상치 못한 일처럼 보일 수 있지만, 실제로는 그럴 만한 충분한 가치가 있습니다. 특히 화학상 부문에서 데이비드 베이커는 단백질 설계 분야의 선구자로 여겨질 수 있습니다. 그는 단백질의 3차원 구조를 설계하고 예측하는 방법을 최초로 개발했고, 완전히 새로운 단백질을 만들어냈으며, 혁신적인 소프트웨어와 알고리즘을 기반으로 의학적 문제를 해결했습니다.
데미스 하사비스와 존 M. 점퍼가 공동으로 출시한 알파폴드에 대해서는 자세히 설명할 필요가 없습니다. 단백질 구조 예측 분야의 이 중요한 획기적인 발견은 수많은 상을 수상하였고, 노벨상을 수상할 준비가 된 듯합니다.
현재로선 2024년 노벨상 수상자는 아직 완전히 발표되지 않았습니다.AI가 생리학이나 의학 분야에서 노벨상을 수상하는 것에 대해서는 아직 상상의 여지가 있을 수 있습니다.아마도 내년에는 수상에 영향을 줄 새로운 결과가 나올 수도 있겠습니다.
3명의 수상자, 온라인 연설 진행
수상자가 발표된 후, 노벨상 관계자들은 세 명의 수상자에게 연락하여 간단한 온라인 인터뷰를 진행했습니다.
데미스 하사비스는 "가까운 미래에 AI 도구가 개별 과학자들의 능력을 더욱 향상시킬 것이라고 생각합니다. 이러한 시스템은 본질적으로 도구이기 때문에 데이터 분석, 패턴 발견, 데이터 구조화에 매우 능숙합니다. 하지만 AI가 인간 과학자를 대체하여 올바른 질문을 생각하고, 가설을 세우거나 추론하는 것은 불가능합니다. 따라서 이러한 일들은 여전히 인간 과학자의 몫입니다."라고 말했습니다.최고의 과학자들은 이러한 AI 도구와 협력하여 놀라운 연구를 수행할 수 있을 것입니다.규모가 작은 팀이라도 도구를 사용하면 기본적인 작업을 더 많이 수행할 수 있습니다. "
대학이 아닌 사립 기관의 지원을 받는 연구에 대해 데미스 하사비스는 둘 사이에 큰 차이가 없다고 말했습니다. 「저는 과학적 방법에 충실하고 엄격한 과학적 태도로 기초 연구에 집중한다면 어디에서나 훌륭한 과학을 이룰 수 있다고 믿습니다.많은 새로운 과학 분야와 발견에는 많은 자원이 필요하며, 특히 컴퓨팅 자원은 많은 비용이 드는 경우가 많습니다. 그러면 왜 민간부문을 이용해 이러한 노력에 자금을 지원하지 않을까요? 이것이 바로 Google DeepMind에서 하는 일입니다. "
공동 우승자인 존 점퍼는 전화 인터뷰에서 "이 팀은 정말 훌륭합니다."라고 말했습니다.저는 수년간 계산생물학에 종사한 과학자로서 생물학적 문제를 해결하려면 계산 기술이 필요하다고 늘 믿어왔습니다. 이제 효과가 나타나기 시작했고, 그로 인한 인지도도 놀랍습니다.제가 특히 기쁜 점은 저희의 작업이 사람들이 건강을 유지하는 데 직접적으로 도움이 될 수 있다는 점인데, 정말 놀랍습니다! "
또한 경쟁자와 상을 공유하는 것이 어떤 느낌인지 묻자 또 다른 수상자 데이비드 베이커는 솔직하게 이렇게 말했습니다.저는 우리가 경쟁자라고 느낀 적이 없지만, 알파폴드는 매우 영감을 주는 회사라고 생각했습니다."
우리 모두 알다시피, 데이비드 베이커는 생화학 분야에서 뛰어난 공헌을 한 학자입니다. 그는 워싱턴 대학교 의과대학의 생화학 교수입니다.
2003년 초, 데이비드 베이커는 새로운 유형의 단백질을 성공적으로 설계했습니다.그 이후로 그는 팀을 이끌고 RoseTTAFold, ProteinMPNN, RFdiffusion과 같은 단백질 구조 예측 및 설계 도구를 개발했으며, 이러한 도구를 사용하여 의학, 기술, 지속 가능성 분야의 과제를 해결할 수 있는 분자를 만들어냈습니다. 그는 또한 노벨 생리학·화학상 후보로 지명되는 등 많은 상을 수상했습니다.
AlphaFold2가 대관식을 기다리고 있습니다
마찬가지로, 업계에서는 AlphaFold2가 이 획기적인 업적으로 노벨 화학상을 수상한 것에 놀라지 않는 듯합니다.특히 두 사람은 노벨상의 기준이 되는 2023년 기초 의학 연구 부문 라스커상을 수상했습니다.
구글 딥마인드의 CEO인 데미스 하사비스는 이미 수많은 후광에 둘러싸여 있었습니다. 데미스 하사비스는 1976년에 태어나 4살에 체스를 두기 시작했고, 8살에 프로그래밍을 독학으로 익혔으며, 13살에 체스 마스터 타이틀을 획득했습니다. 17살에 케임브리지 대학교에 입학하여 컴퓨터 과학을 전공한 후, 유니버시티 칼리지 런던에서 인지 신경 과학으로 박사 학위를 취득하고 MIT와 하버드에서 박사후 과정을 밟았습니다.
그는 2010년에 런던대학교에서 박사학위를 공부하던 중 셰인 레그를 만나 딥마인드를 공동 창립했습니다. 2016년에 그는 알파고로 유명해졌고, 그 후 몇 년 동안 알파 패밀리는 계속해서 성장했습니다. 2020년에 하사비스와 점퍼는 과학자들이 알고 있는 2억 개의 단백질 구조를 거의 모두 성공적으로 예측한 AlphaFold2를 제안했습니다.
2024년 5월, AlphaFold3가 출시되어 모든 생명체 분자(단백질, DNA, RNA, 리간드 등)의 구조와 상호작용을 전례 없는 정확도로 성공적으로 예측했습니다.
*전체 보고서를 보려면 여기를 클릭하세요: AlphaFold 3가 출시되었습니다! 폐쇄형 소스이지만 과학적 연구용으로는 사용 가능하며, DeepMind의 자회사가 가까이에 있으며 먼저 상업적 사용을 추진하고 있을까?
AlphaFold의 첫 번째 저자인 존 점퍼는 국제 기술계에서도 잘 알려져 있습니다.2021년에 그는 네이처가 선정한 연례 목록에서 "중요한 인물" 10인 중 한 명으로 선정되었습니다. 존 점퍼는 1985년에 태어났습니다. 그는 2007년 미국 반더빌트 대학교에서 물리학과 수학 학사 학위를 받았고, 2008년 영국 케임브리지 대학교에서 이론 응집물질 물리학 석사 학위를 받았습니다.
그는 2017년에 시카고 대학에서 이론화학 박사학위를 받았는데, 그의 연구는 기계 학습을 사용하여 단백질 접힘과 역학을 시뮬레이션하는 데 중점을 두었습니다. 그 후 그는 시카고 대학에서 박사후 연구를 마쳤고, 그곳에서 단백질 예측을 위한 딥 러닝 모델에 대한 연구를 계속했습니다.
2018년 존 점퍼는 DeepMind에 수석 연구원으로 합류하여 동료들과 함께 AlphaFold 시리즈 모델을 개발했습니다. 그는 동시에 AlphaFold2 개발팀의 리더이기도 합니다.
네티즌들은 "노벨상에 AI라는 새로운 부문을 추가할 때가 됐다"고 농담을 던졌다.
이전에 데미스 하사비스가 소셜 미디어에서 제프리 힌튼의 노벨 물리학상 수상을 축하했을 때, 누군가는 데미스 하사비스가 자신도 상을 받을 수 있도록 기도해야 한다고 농담을 했습니다.
어제 데미스 하사비스가 수상했다는 소식이 나오자마자 수많은 네티즌들이 댓글란을 '압도'했고, 모두가 축하의 뜻을 표했다.
또한, 2018년 노벨 화학상 수상자인 프랜시스 아놀드도 올해 노벨 화학상 수상자들을 축하했습니다. AI 분야는 노벨상 결과에 더욱 기대감을 갖고 있습니다!
구글 딥마인드는 이를 AI 분야의 획기적인 성과라고 칭했습니다.튜링상 수상자 얀 르쿤은 이렇게 말했습니다.Rosetta, AlphaFold 및 기타 ML 기반 노력은 단백질 구조 예측 및 단백질 설계에 큰 영향을 미쳤으며 미래에는 더 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
일부 네티즌들은 이렇게 말하기도 했다.노벨상에 새로운 부문인 AI를 추가할 때가 왔습니다.
참고문헌:
1.https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
2.https://mp.weixin.qq.com/s/WkPJ