[첨단 헬로티]

블룸버그 통신에 따르면, 딥마인드에서 개발한 딥뉴럴 네트워크 기술 기반의 ‘알파폴드(AlphaFold)’프로그램이 멕시코 칸쿤에서 열린 단백질 구조 예측 대회에서 ‘알파폴드'로 43개 단백질 중 25개의 구조를 정확하게 예측함으로써 우승을 차지하였다. 3개의 구조를 예측한 2위팀(미국 미시간대학교 연구진)을 압도적인 차이다.

알파폴드 개발을 위해 딥마인드는 지난 2년간 구조 생물학, 물리학 및 기계 학습 분야 등의 전문가들과 함께 게놈 데이터를 바탕으로 유전자 서열 및 단백질의 성질, 3차원 구조를 예측할 수 있는 딥뉴럴 네트워크(deep neural networks) 기술을 개발해 왔으며, 이를 통해 20가지 아미노산들이 서로 연결되어 형성된 복잡한 구조의 단백질을 2시간 만에 예측하는 것이 가능해진 것이다.

▲<알파폴드, 단백질 예측 결과, 실험값(Green), 예측값(Blue)

단백질 구조는 쉽게 무너지는 특성을 가지고 있기 때문에 정확하게 구조를 예측하는 것은 그동안 많은 시간과 노력이 필요하였다. 알파폴드는 아미노산만으로 단백질 구조를 예측할 수 있도록 수천 개의 단백질 구조에 대해 학습을 하였으며, 학습한 정보를 바탕으로 스스로 판단을 할 수 있도록 설계되었다.

단백질을 이해하는 것은 새로운 의약품을 만들기 위한 분자를 찾을 수 있는 열쇠로 알려져 있어, 알파폴드가 치매 등 현대 의학기술이 풀지 못했던 난제를 해결하는 데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

또한, 딥마인드에서 지난 7일 ‘사이언스’를 통해 발표한 ‘알파제로’는 스스로 학습하는 알고리즘을 통해 바둑, 체스, 쇼기를 모두 마스터하고, 스스로 가상의 상대를 만들어서 학습하는 형태로 점점 더 고도화되어 가고 있다.

2016년 3월 알파고(Alpha Go)가 이세돌 9단을 4승1패로 꺾으며 놀라움과 충격을 준 이후에 딥마인드는 지속적으로 기술을 개발해오면서 인간이 입력한 데이터 학습과 훈련이 없이 스스로 학습할 수 있는 단계로 발전한 것이다.

알파폴드와 알파제로는 현재 인공지능기술의 발전 수준을 보여주면서 다시 한 번 인공지능 기술에 대한 희망과 우려를 만들어 낼 수 있을 것으로 예상되며, 향후 산업에 미칠 영향에 대해서도 면밀히 분석해 볼 필요가 있을 것으로 판단된다.