[📪정보] 스탠퍼드大 적은 데이터로 생물학적 분자 3D구조 정확히 예측하는 AI개발

[AI 이슈] 스탠퍼드大 아주 적은 데이터로 생물학적 분자 3D 구조, 정확히 예측하는 혁신적인 인공지능 개발 - 인공지능신문 (aitimes.kr)

스탠퍼드 대학교(Stanford University) 연구팀이 아주 적은 데이터만 사용할 수 있는 경우에도 약물 표적 및 기타 중요한 생물학적 분자의 3D 구조를 정확하게 예측하는 혁신적인 머신러닝 도구를 개발했다.
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가장 주목할 만한 것은, 그들의 접근 방식은 단지 몇 가지 알려진 구조에서 학습할 때에도 성공하여 구조가 실험적으로 결정하기 가장 어려운 분자의 유형에도 적용된다는 것이다.
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라파엘 타운센드는 "이 AI 알고리즘은 분자 구조 형성의 핵심이지만 명시적으로 지시받지 않은 근본적인 개념을 찾는 법을 학습했다"라며, "흥미로운 점은 알고리즘이 연구팀이 중요하다고 알고 있던 것들을 명확히 복구해냈다는 점과 이전에 몰랐던 특징도 함께 구현했다는 것"이라고 말했다.
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모든 경우에서 이 알고리즘은 RNA 구조용으로 특별히 설계되지 않은 상태에서 다른 모든 퍼즐 참가자보다 성능이 뛰어났다고 한다.
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이 알고리즘의 접근방식이 광범위한 애플리케이션에 혁신적으로 적용될 수 있다고 밝혔다.
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이 연구를 주도한 론 드로어 교수는 “최근 인공지능 머신러닝의 급격한 발전은 대부분 학습을 위해 엄청난 양의 데이터를 필요로 했습니다. 이 방법이 거의 훈련 데이터를 받지 못한 상황에서 성공한다는 사실은 관련 방법이 데이터가 부족한 많은 분야에서 미해결 문제를 해결할 수 있다는 것을 시사하는 것입니다" 라고 강조했다.

출처 : 인공지능신문(http://www.aitimes.kr)

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