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이번 노벨 화학상을 AI가 받은 이유


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기존에는 예측되는 단백질 구조 하나 붙잡고 이론,계산,각종 측정에만

 

수명~수십명의 연구원들이 수주~수개월, 심하면 수년간 투입됐었는데

 

구글 알파폴드 AI의 등장으로 단백질 접힘 구조에 대한 모든 정답지가 나와버린 상황

 

한마디로 AI가 만든 이 오픈북을 들고 필요한 단백질 접힘 구조를 찾아 검증 -> 이해 연구 -> 활용만 하면됨

 

 

 

이에 신약 개발, 인체 보조기구 생체화(의수,의족,인공 심장박동기, 등... 각종 생체 임플란트), 지구 환경 문제, 등...

 

같은 여러 분야에서 말도 안되는 혁신이 매우 빠른 속도로 가능해짐

 

이런 성과 덕분인지 크게 과장된 이야기일수도 있지만 10년 뒤에는 인류의 모든 질병이 치료된다는 기적에 가까운 이야기까지 나오고 있음

 

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참고로 몇가지 사례만 가져오자면

 

2020년에 등장한 알파폴드2 덕분에 인류의 항생제 내성에 대한 이해도가 크게 높아져서

 

현재 글로벌 연구진들이 박테리아 항생제 내성 정복을 시도하고있는 상황이고

 

덤으로 자연에 버려진 플라스틱을 매우 빠른속도로 자연 분해하는 효소 이미지도 알파폴드2를 활용해서 만들어냈음

 

왜냐면 효소는 아미노산이 중합된 단백질이기 때문에 응용이 가능한것

 

이를 응용한 화합물 생성 AI도 있는데 MS 같은 경우는 최근 리튬만큼 효율적인데 더 안전한 배터리 신물질을 찾아냈음

 

즉, 앞으로 이런 수많은 발견들이 매우 빠르고 많아질것이라는거임


댓글
  • 루리커피 2024/10/10 13:17

    그...질병이라고했지...

  • rnrth40 2024/10/10 13:16

    이미 특이점이 온거 아녀?ㄷㄷ

  • 루리웹-7979797979 2024/10/10 13:16

    특이점이 온다!

  • 쿰쿰파 2024/10/10 14:32

    AI의 기능 : 시뮬레이션을 인간 수명과 인간 관측치를 아득히 넘어서 제공


  • rnrth40
    2024/10/10 13:16

    이미 특이점이 온거 아녀?ㄷㄷ

    (WVicXf)


  • 루리커피
    2024/10/10 13:17

    맞음.
    이제 AI와 황제폐하와의 전쟁이 곧 다가올꺼임.

    (WVicXf)


  • 루리웹-7979797979
    2024/10/10 13:16

    특이점이 온다!

    (WVicXf)


  • 조☆잘
    2024/10/10 13:16

    질병은 이리 해결된다하면 환경문제만 어케하면
    ㄹㅇ 큰 문제들 극복해 나갈 수 있는건가

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  • 팬티속다람쥐
    2024/10/10 13:16

    탈모도 해결되는건가!

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  • 루리커피
    2024/10/10 13:17

    그...질병이라고했지...

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  • 모뢰반지
    2024/10/10 13:20

    탈모는 유전탈모면 바이오쇼크처럼 플라스미드 주사 맞아서 내 dna를 다 뜯어고치는거 아니면 가망이 없어

    (WVicXf)


  • 밍먕밀먕밍먕먕
    2024/10/10 13:16

    요약 : 스카이넷님 충성충성

    (WVicXf)


  • 미쿠미쿠댄스
    2024/10/10 13:18

    제발 ㄹㄹ미소녀 AI 보급화 시급

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  • 쿰쿰파
    2024/10/10 14:32

    AI의 기능 : 시뮬레이션을 인간 수명과 인간 관측치를 아득히 넘어서 제공

    (WVicXf)


  • 루리웹-7066539292
    2024/10/10 14:32

    특이점을 2040년 언저리로 보고있는게
    이런거 보면 비단 허구는 아닌거같기도하고

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  • 흔한유게이
    2024/10/10 14:33

    데이비드 베이커 저 사람 그 전부터 인용횟수 비교불가급으로 높아서 인상적이었는데

    (WVicXf)


  • 플라스마단 조무래기
    2024/10/10 14:35

    정답지라는 말은 오해의 소지가 있는 게, AI라서 당연히 한계가 있습니다.
    https://www.ebi.ac.uk/training/online/courses/alphafold/validation-and-impact/how-accurate-are-alphafold-structure-predictions/
    물론 유망한 후보군을 94%이상의 정확도로 뽑은 거니까 엄청나게 도움 되는 건 맞음.

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