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남궁석
남궁석

알파폴드 3 - 오픈소스로부터 비공개 소프트웨어로의 변화

이전 글에서 알파폴드 3 이 알파폴드 2 에 비해서 어떻게 다른지에 대해서 설명했으나, 한 가지 중요한 부분을 생락한 것이 있다. 그것은 소프트웨어가 어떻게 공개되는지의 여부이다. 이전의 알파폴드 2 는 논문 출판과 동시에 GitHub 을 통하여 소스 코드와 weight 가 공개되어 누구라도 코드를 수정하고, 직접 실행해 볼 수 있는 '오픈 소스' 로 공개되었다. 이러한 오픈 소스 정책은 학계에 매우 큰 반향을 일으켰는데, 직접 알파폴드 2 를 실행해서 딥마인드의 결과를 검증하는 것은 물론이고, 공개된 소스 코드에 기반하여 이를 수정하여 딥마인드가 제공하지 못했던 기능을 추가하거나, 심지어는 딥마인드가 알파폴드 2 개발 시에는 의도하지 않았던 사용 방법을 개발하여 프로그램의 활용도를 높이기도 하였다. 가령 알파폴드 2 의 처음 공개 당시에는 단백질 간의 복합체의 예측 능력은 상정하지 않았으나, 알파폴드 2 의 코드가 공개된 이후, 연구자들은 서로 결합하는 단백질의 아...
우주/생명 · 산업/기술/IT
남궁석
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[알파폴드에서 단백질 디자인까지] 1. 단백질 구조는 왜 중요한가

최근 몇 년 동안 생명과학계에서 일어난 사건 중 가장 혁신적인 일은 무엇일까? 딥마인드 (DeepMind) 가 개발한 인공지능인 알파폴드 (Alphafold) 에 의한 단백질 구조 예측은 생명과학에 조금이라도 관심이 있는 사람이라면 절대 빼놓을 수 없는 일대 사건이다. 실제로 인공지능에 의한 단백질 구조 예측은 네이처와 사이언스 등의 과학 잡지에서 공히 2021년의 과학 뉴스로 꼽히곤 했다. 그러나 단백질 구조 예측 이외에도 인공지능은 단백질 디자인 (Protein Design)과 같이 아직은 일반에게는 그리 생소하지 않은 분야에서도 혁신을 만들어내고 있다. 그러나 일반인들에게는 과연 인공지능이 단백질 구조를 예측한다는 것이 어떤 의미이며, 어떻게 중요한지에 대해서 잘 와닿지 않는듯 하다. 반면 몇년 전의 알파고 (AlphaGo) 때는 곧 인공지능이 모든 것을 해결해 줄 거야 식의 엄청난 반응을 이끌어 냈음에도 불구하고 말이다. 참고로 딥마인드 자신들은 알파폴드의 업적을 여...
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