인공지능

노벨상 수상자들이 말하는 AI와 과학의 새로운 시대

물리학, 화학에 이어 생리학, 재료공학, 양자역학까지, 과학과 AI의 융합은 계속됩니다.

2025.01.14 | 조회 274 |
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DeepMind CEO 데미스 하사비스와 디렉터 존 점퍼를 비롯한 노벨상 수상자들이 유튜브 채널 Google DeepMind에서 진행하여 2024년 11월 22일 공개된 인터뷰 내용을 리뷰해봤습니다.

등장인물

  • 한나 프라이(Hannah Fry): 케임브리지 대학 교수, 수학자, 진행자
  • 데미스 하사비스(Demis Hassabis): DeepMind CEO, 2024 노벨 화학상 수상자
  • 존 점퍼(John Jumper): DeepMind Director, 2024 노벨 화학상 수상자
  • 제니퍼 다우드나(Jennifer Doudna): UC 버클리 교수, 2020 노벨 화학상 수상자
  • 폴 너스(Paul Nurse): Francis Crick Institute CEO, 2001 노벨 생리의학상 수상자

AlphaFold

AlphaFold의 영향력은 citation laureate 선정(28,000회 이상 인용)으로도 입증되었으며, 주요 연구 성과는 다음과 같습니다:

  1. 핵공 복합체(Nuclear Pore Complex) 구조 규명
  2. 분자 주사기(Molecular Syringe) 개발
  3. 플라스틱 분해 효소 설계

데이터베이스가 공개되었을 때 트위터를 보면서, 많은 대학원생들의 놀라운 반응을 봤어요. 한 학생은 '어떻게 내 구조를 알았지? 아직 논문도 발표하지 않았는데!'라고 했죠. 사람들이 정말 놀라워했습니다.

DeepMind Director, 존 점퍼

Science 저널의 핵공 복합체 특별호에서 4편의 논문 중 3편이 AlphaFold를 크게 활용했고, 100번 이상 언급됐어요. 우리는 전혀 관여하지 않았는데도 말이죠. 이때 우리가 만든 도구로 과학자들이 Science급 연구를 하고 있다는 것을 실감했습니다.

DeepMind Director, 존 점퍼

데미스 하사비스는 AlphaFold를 "루트 노드 문제(root node problem)"의 대표적 사례로 설명했습니다:

"지식의 전체 트리를 생각해보면, 특정 문제들이 있는데, 이런 근본적인 문제들을 해결하면 새로운 발견의 전체 가지나 길이 열립니다. 단백질 구조를 이런 방식으로 결정하는 것이 바로 그런 문제라고 생각했죠. 질병 이해, 신약 설계 등 더 많은 발견으로 이어질 것이라 생각했고, 실제로 그렇게 되었습니다."

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

하사비스 CEO는 이제 AlphaFold3를 준비하고 있다는 이야기를 해주었는데, AlphaFold1과 AlphaFold2가 마치 사진처럼 단백질의 구조를 해석하는데 도움을 주었다면, AlphaFold3는 영상처럼 단백질이 상호작용을 통해 변해가는 과정을 마치 영상처럼 볼 수 있게 해줄 것이란 비전을 소개하였습니다.

그리고 이것이 가능해지면, Virtual Cell, 즉 컴퓨터 내에서 살아서 동작하는 가상 세포를 만들어 이 세포를 대상으로 여러 질병의 기전을 연구하거나 신약을 테스트하는 등, 살아있는 세포에서 하기 어려운 여러 연구를 할 수 있게 될 것이라고 이야기하였습니다.

GNoME: 재료 과학의 혁신

GNoME(Graph Networks for Materials Exploration)는 AI를 활용한 재료 과학 혁신의 대표적 사례입니다. 하사비스 CEO는 이 프로젝트의 의의를 다음과 같이 설명했습니다:

재료 설계는 AI에 적합한 특성을 가지고 있습니다. 물리학과 화학의 자연 현상을 이해하는 모델로 무수히 많은 재료들을 조합해보아야 하죠. 이를 통해 새로운 배터리를 설계하거나 어쩌면 언젠가는 실온 초전도체를 발견할 수 있을 것입니다. 이것은 항상 제가 꿈꿔왔던 것들 중 하나입니다.

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

GNoME의 주요 성과와 목표:

  • Science 저널에 게재된 연구를 통해 200,000개의 새로운 결정 구조 발견
  • 현시점 AlphaFold1 수준의 예측 능력 달성
  • 상온 초전도체 발견을 위한 체계적 접근
  • 혁신적인 배터리 기술 개발 추구

무수히 많은 가능성을 탐색해 나가는 가운데, 그것이 모든 가능성을 탐색해나가는 Brute Force 방식이 아니라, 물리학과 화학적 이해를 근거로 현명하게 조합을 탐색해나가는 방식이 잘 동작한다는 것은 이미 AlphaGo와 AlphaFold로 확인이 되었기 때문에 같은 원리를 재료공학에 적용하여 신물질 개발을 앞당기겠다는 비전도 소개되었습니다.

특히 상온 초전도체는 곧바로 에너지 저장의 혁명, 그리고 핵융합 기술과도 직접적으로 연결이 되어 있기 때문에 GNoME 프로젝트의 성공은 인간 문명의 도약을 이끌 수도 있겠습니다. 하사비스는 GNoME가 현재 "AlphaFold1 수준"에 있으며, "AlphaFold2 수준"의 예측 능력을 목표로 하고 있다고 설명했습니다.

Isomorphic Labs: AI 기반 신약 개발

Isomorphic Labs는 AlphaFold의 성공을 기반으로 설립된 구글 딥마인드의 스핀오프 기업입니다. 하사비스는 설립 배경에 대해 다음과 같이 설명했습니다:

AI의 가장 명백하게 좋은 활용 사례는 질병을 치료하는 것입니다. AI를 더 좋은 용도로 사용할 수 있을까요? 이것은 AlphaFold를 개발할 때부터 염두에 두고 있었던 것입니다.

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

AlphaFold를 넘어선 확장

하사비스는 Isomorphic Labs의 기술적 접근을 다음과 같이 설명합니다:

AlphaFold는 물론 기초 연구와 기초 생물학 연구를 위한 훌륭한 도구입니다. 전 세계 200만 명 이상의 연구자들이 AlphaFold와 우리가 공개한 구조들을 사용했죠. 하지만 이는 신약 발견 과정의 작은 부분일 뿐입니다.

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

핵심 연구 영역

  1. 화합물 설계
  2. 독성 예측 시스템
  3. ADME 특성 예측 "우리는 ADME 특성, 즉 약물이 체내에서 작용하고 부작용을 최소화하는 데 필요한 중요한 특성들을 예측하는 것과 같은 인접 영역에서 새로운 기계학습 시스템을 구축하고 있습니다."

신약개발 프로세스 재설계

Isomorphic은 AI를 활용해 처음부터 신약 개발을 재창조하려는 시도입니다. 우리는 이러한 인접 영역에 추가적인 AlphaFold와 같은 모델들을 구축하고 있습니다. 결국에는 이들을 모두 통합하여, 가까운 미래에 신약 설계 시간을 수년, 심지어 10년에서 몇 달, 아마도 몇 주로 줄일 수 있기를 희망합니다.

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

통합적 시스템 구축

신약 개발 과정의 각 단계를 AI 시스템으로 연결:

  • 단백질 구조 예측
  • 약물-단백질 결합 시뮬레이션
  • 효능 및 부작용 예측
  • 임상 결과 예측

우리는 연구 주도적인 그룹입니다. AI로 많은 질병을 치료할 수 있을 것이고, 동시에 이는 엄청나게 가치 있는 기업이 될 것입니다. 이것이 실현된다면, 우리는 기초 연구에 더 많은 투자를 할 수 있게 될 것입니다. 이는 선순환을 만들어낼 것입니다.

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

양자컴퓨터

구글과의 협력

하사비스는 현재 양자 컴퓨팅 연구 현황에 대해 설명합니다:

"우리는 구글의 양자 컴퓨팅 그룹과 많이 협력하고 있습니다. 그들은 세계 최고의 양자 컴퓨팅 팀 중 하나이며, 오류 보정 코드와 같은 것들에 대해 협력하고 있습니다."

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

도전적 가설

하사비스는 더 나아가 흥미로운 가설을 제시합니다:

"고전적 시스템이 올바른 방식으로 사용된다면, 직관적으로는 모순되게 보일 수 있지만 양자 시스템도 모델링할 수 있을지 모릅니다."

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

구조적 학습의 중요성

하사비스는 자연 현상의 모델링에 대한 새로운 접근법을 제시합니다:

"모든 자연 현상은 구조를 가지는 경향이 있습니다. 구조가 있다면, 고전적 기계학습 시스템으로 학습하고 효율적인 모델을 만들 수 있을 것입니다."

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

미래 전망

1. AI 기반 과학 발견

데미스 하사비스는 새로운 발견의 시대를 예견합니다:

우리는 새로운 발견의 황금기의 문턱에 서 있습니다. AI를 올바른 방식으로 활용하고, 도메인 전문가들과 함께 올바른 질문을 던지는 것이 필요합니다.

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

2. 연구 문화의 변화

존 점퍼는 팀 기반 연구의 중요성을 강조했습니다:

박사과정에서는 조금 외로웠습니다. 혼자서 작은 분야 하나를 파고 들어가니까요. 팀으로 일했을 때는 과학을 하는 것의 즐거움을 경험했습니다. 이는 더 나은 과학, 더 재미있는 과학으로 이어집니다. 재미없다면 하지 않을 것입니다.

DeepMind Director, 존 점퍼

3. 글로벌 포용성

제니퍼 다우드너는 케냐에서의 경험을 공유하며 과학의 글로벌화를 강조했습니다:

현지 과학자들이 자신들의 커뮤니티로 돌아가 학생들과 함께 일하고 흥미진진한 창의적 과학을 시작하는 것을 보는 것은 정말 동기부여가 됩니다.

UC 버클리 교수, 제니퍼 다우드너

리뷰

Nvidia CEO 젠슨 황이 이런 말을 한 적이 있습니다. "천재들이 하는 일을 잘 지켜봐야 합니다. 결국 세상은 천재들이 가는 방향대로 바뀌더라구요." 저 역시 이 말에 전적으로 공감합니다. 세상은 점진적으로 바뀌는 것 같지만 사실 천재들이 나타나 방향을 잡아주면 그 뒤에 평범한 사람들이 디테일을 채워나가는 방향으로 발전해왔습니다.

그런 의미에서 노벨상 수상자들만의 패널 토론이 올라와서 굉장히 반가웠는데요, 역시나 기대대로 대단한 인사이트들이 가득했습니다. 일단 가장 놀라웠던 것은 가상 세포에 대한 전망이었는데요, 세포의 기전을 완벽하게 시뮬레이션해서 컴퓨터 안에서 동작하게 만들겠다는 이야기였습니다. 이것이 가능해지면, 가상 세포를 대상으로 바이러스와 백신을 테스트할 수도 있고, 암세포나 혈당, 노화 등에 대한 여러가지 실험들을 윤리적인 문제없이 충분히 테스트할 수 있게 될 것입니다.

두번째로 놀라운 이야기는 GNoME 프로젝트에 관한 것이었습니다. 인공지능을 통한 신물질의 조합으로 상온 초전도체를 만들 수도 있다는 이야기가 나왔는데요. 상온 초전도체가 나온다면, 인간 문명은 그야말로 석기시대에서 산업시대로 넘어온 것과 같은 도약을 한번 더 할 수 있게 될 것입니다. 꿈의 에너지라고 불리던 핵융합 발전소가 보급되면 더 이상 인류는 에너지 문제로 고통받지 않아도 되겠죠. 뿐만 아니라 넘치는 에너지는 인류의 우주 탐험에도 큰 힘이 되어줄 것입니다.

하사비스 CEO의 말대로 우리는 정말로 새로운 발견의 황금기의 문턱에 서있는 것인지도 모르겠습니다. 일전의 하사비스 CEO 인터뷰에서 굉장히 자신있어 보이는 느낌을 받았었는데 Gemini 말고도 준비하고 있던 게 이렇게 많았기 때문이었나봅니다.

어릴때부터 체스를 둬서 그런지, 저는 몇수 앞을 내다보고 계획하는 게 습관이 되어 있습니다. 그게 몇년 앞까지도요. 

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

끝으로 하사비스 CEO는 자라나는 다음 세대들이 모르는 것을 알아가는 것에 대한 즐거움을 꼭 알았으면 좋다고 이야기했습니다.

리처드 파인만은 제 영웅입니다. 그건 단지 그의 물리학 책이 유명해서 때문만은 아닙니다. 그의 책은 모르는 것을 알아가는 것에 대한 즐거움을 일깨워주었습니다. 저 역시 그의 영향을 크게 받았고요. 저는 아이들이 그의 책을 반드시 읽기 바랍니다.

DeepMind CEO, 데미스 하사비스

그런 의미에서 주말엔 도서관에서 파인만의 책을 좀 찾아봐야겠습니다.

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