🧪 알파폴드 2 쇼크. 화학자는 직업을 잃게 될까? 🧪 결론부터 이야기 하면 아니라고 생각합니다. 네이처 아티클에서 이에 대해 상세히 다루고 있는데요. 알파폴드 2 가 뭐고 이게 왜 이슈가 되

🧪 알파폴드 2 쇼크. 화학자는 직업을 잃게 될까? 🧪 결론부터 이야기 하면 아니라고 생각합니다. 네이처 아티클에서 이에 대해 상세히 다루고 있는데요. 알파폴드 2 가 뭐고 이게 왜 이슈가 되는지 차근차근 설명을 드리겠습니다. 🧑‍🔬 알파폴드 2가 뭔가요? 🧑‍🔬 CASP(Critical Assessment of protein Structure Prediction) 라고 하는 단백질 구조 예측 대회가 있습니다. 1994년부터 2년에 한번씩 하고 있는 대회입니다. 2018년 열린 CASP13 에서 딥마인드가 알파폴드 라는 AI 를 만들어서 출전했었는데요. 최근 10년 넘게 계속 40점 언더를 왔다갔다 하다가 CASP13에 알파폴드가 60점에 가까운 기록을 세웠습니다. 100점이 최고 기록이고 90점을 넘으면 사람이 실험을 통해 예측한 것 수준으로 나온다고 합니다. 그런데 이번에 CASP14 에서 알파폴드2가 무려 90점을 달성하는 일이 일어납니다. 🧑‍🔬 단백질 구조는 왜 예측하나요? 🧑‍🔬 안정적인 단백질 구조가 필요하기 때문입니다. 단백질 구조는 무수히 많은 조합으로 이루어지는데요. "structrure는 fucntion이다" 라는게 분자생물학 쪽의 axiom (공리. 근본 명제) 였을 만큼 구조예측은 중요합니다. 기존에는 이걸 x-ray 도 이용하고 해서 어렵게 실험을 했어야 했는데 이 구조예측을 알파폴드2가 아주 잘 한 것이죠. 🧑‍🔬 그래서 어떤 영향이 있죠? 🧑‍🔬 수많은 유전적 데이터가 structure 데이터로 바뀔 수 있습니다. 사실 이 부분은 제가 생명전공이 아니라 잘 모르겠네요. 중요한 것은 실제 AI 엔지니어와 과학자들에 미치는 영향인데요. 도움이 많이 되는 도구로써 사용될 것으로 보입니다. 알파폴드2는 새로운 단백질 구조를 만들어낼 수는 없고 기존 테스트 셋에서 구조적인 안정성을 잘 예측한 것인 만큼 새로운 형태의 단백질 구조를 만들 때 얼마나 유용할지는 알 수 없죠. 아직 갈 길이 멀지만, 이런 기술적인 진보가 갑자기 어떤 형태로든 과학 분야의 퀀텀점프를 일으키는 발판이 될 것이다 라는데에는 동의합니다. 하지만 이번 알파폴드2 충격의 근원은, 바둑같은 게임이 아니라 실제 현실세계에 영향을 미칠 수 있는 종류의 큰 진보였다는 점입니다. 물론 Transformer 나 Attension 등의 셀수 없이 많은 종류의 AI 테크닉이 이미 NLP 영역에 영향을 주었다고 하지만, 엄밀히는 Real-World 는 아니니까요. 생명에 영향을 줄 수 있는 AI 알파폴드 2, 허사비스의 멘트를 마지막으로 마무리 하도록 하겠습니다. “I do think it’s the most significant thing we’ve done, in terms of real-world impact.”