새로운 과학 패러다임의 시작: Zuckerberg의 Biohub, 미국 및 Google이 가상 세포를 구축하다

Mark Zuckerberg의 Biohub는 ambitious effort에서 Google 및 연방 정부와 협력하여, 세포가 어떻게 행동할지 예측하는 방대한 양의 생물학적 데이터를 AI로 생성하는 데 힘쓰고 있습니다.

중요한 이유: 궁극적인 목표는 과학자들이 잠재적인 실험을 가상으로 테스트할 수 있게 해주는 AI 모델을 구축하여, 연구원들이 시간과 돈을 들여 실제 실험실에서 수행하기 전에 가장 유망한 실험들을 식별하도록 돕는 것입니다.

• AI는 단백질 및 기타 생물학적 구성 요소를 이해하는 데 능하지만, 살아있는 세포 전체를 모델링하는 것은 비교할 수 없을 만큼 복잡하며, 연구원들은 아직 이를 수행하기에 충분한 적절한 데이터를 가지고 있지 않습니다.

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주요 내용: Biohub, 에너지부(Department of Energy), 국립보건원(National Institutes of Health), Google DeepMind, Isomorphic Labs, Meta 및 여러 과학 기관들이 Biohub가 '범용 가상 세포(universal virtual cell)'라고 부르는 것을 위해 데이터를 생성하고 표준화하는 데 협력하고 있습니다.

큰 그림: 목표는 AI를 사용하여 생물학 분야의 더 많은 과학적 질문들을 가상으로 탐구함으로써, 과학자들이 가장 중요한 무언가를 배울 가능성이 높은 실험에 값비싼 실험실 작업을 할당할 수 있도록 하는 것입니다.

• Biohub의 과학 책임자 Alex Rives는 Axios와의 인터뷰에서

하지만: 생물학은 다른 많은 AI 분야보다 더 어렵습니다. 연구원들은 Rives가 말하는 '경험적 AI(empirical AI)'를 필요로 하기 때문입니다. 이는 생물학적 증거로부터 학습하고 물리적인 세계에서 무슨 일이 일어날지 정확하게 예측할 수 있는 모델을 의미합니다.

• Rives는

• DOE는 5년간 생물학적 측정, 모델링 및 컴퓨팅에 5억 달러 이상을 투자할 계획이며, NIH는 이전 연방 투자에서 5억 달러 이상이 발생한 데이터셋과 기타 자원을 가져오고 있습니다.

• Google DeepMind, Isomorphic Labs, Meta가 총 3억 달러를 추가로 투자하며, Biohub는 이 노력에 5억 달러를 기여하기로 했습니다 previously committed.

회상: Biohub가 지난 4월 초기 5억 달러 규모의 노력을 발표했을 때, Rives는 가장 큰 미해결 질문 중 하나는 세포 생물학이 AI 분야에서 볼 수 있는 것과 같은 종류의 '스케일링 법칙(scaling laws)'을 보일지 여부라고 말했습니다. 즉, 모델이 더 많은 데이터로 훈련될수록 예측 가능하게 성능이 향상되는 것입니다.

주목할 점: Rives는 연구자들이 이 투자가 성공하는지 알아내는 데 특별히 오래 기다릴 필요가 없을 것이라고 생각합니다.

• 그는 첫 대규모 데이터셋을 확보한 지 1년 안에 연구자들이 모델을 훈련시키고, 그 능력을 측정하며, 어떤 종류의 추가 생물학적 데이터가 모델을 더 좋게 만드는지 판단할 수 있을 것이라고 말했습니다.
• Rives는 단백질 생물학 분야에서 AI가 이룬 발전을 지적하며