구글 딥마인드, 알파폴드3 소스코드 무료 공개 작성일 11-12 135 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">"생체 분자 예측 실험 폭 확대"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="8dyORFLK5c"> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="6tJ65cphYA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="알파폴드3를 개발한 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO). Tribeca 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/12/dongascience/20241112141413807jwrm.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="4mwaKv8ttk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/12/dongascience/20241112141413807jwrm.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 알파폴드3를 개발한 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO). Tribeca 제공 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="PFiP1kUlGj" dmcf-ptype="general">단백질 구조를 예측하는 구글 딥마인드의 인공지능(AI) '알파폴드3'의 전체 소스 코드가 무료로 공개됐다. 개인 연구자가 목적에 맞게 알파폴드3 도구를 활용할 수 있는 길이 열린 것이다. 기존 웹 서버로 제공되는 방식은 과학자들이 시험할 수 있는 단백질 유형 등이 일부 제한됐다. 이번 개방으로 알파폴드3를 활용한 단백질과 생체분자 예측 실험의 폭이 넓어질 것으로 전망된다.</p> <p dmcf-pid="Q3nQtEuSHN" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드는 알파폴드3의 소스 코드를 자유롭게 사용할 수 있도록 공개한다고 11일(현지 시간) 밝혔다. 알파폴드3 소스 코드는 세계 최대 오픈소스 커뮤니티 '깃허브'에 공개됐다. 비상업적 용도라면 누구나 무료로 소스 코드를 다운로드해 사용할 수 있다. 소스 코드를 알면 연구자의 연구 목적에 맞춰 알파폴드3를 개량하거나 활용할 수 있다. </p> <p dmcf-pid="xzjJuOKGYa" dmcf-ptype="general">이번 무료 개방은 구글 딥마인드가 올해 5월 알파폴드3을 발표하면서 소스 코드를 비공개 처리해 논란이 된 지 6개월 만에 이뤄졌다. 5월 딥마인드는 국제 학술지 '네이처'에 알파폴드3 개발 논문을 발표하면서 소스 코드를 비공개했다. 딥마인드 내부에서만 알파폴드3의 작동 원리를 알고 있는 셈이었다.</p> <p dmcf-pid="yEpXc2meHg" dmcf-ptype="general">연구자들은 딥마인드가 운영하는 웹 서버 '알파폴드 서버'에 접속해야만 알파폴드3 도구를 사용할 수 있었다. 또 구동 가능한 단백질 종류와 수가 제한돼 새로운 단백질 조합을 실험하거나 관련 데이터를 입력하는 데 한계가 있었다.<br> <br> 과학계가 알파폴드3의 재현 가능성과 신뢰도에 학술적 문제가 있다며 반발하자 딥마인드는 "6개월 이내 비상업적 용도로 전체 소스 코드를 공개하겠다"며 결국 입장을 바꿨다. 11일 소스를 공개한 구글 딥마인드는 국제 학술지 '사이언스'를 통해 "오픈소스 모델을 준비하고 실험하는 데 몇 개월의 시간이 걸렸다"며 "인내심을 가지고 기다려준 학계에 감사하다"고 밝혔다. </p> <p dmcf-pid="WbkLqhVZGo" dmcf-ptype="general">알파폴드3은 단백질 구조를 예측하고 단백질을 설계하는 AI 도구다. DNA와 RNA(리보핵산) 등 유전 물질의 상호작용까지 예측할 수 있다. 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 CEO(최고경영자)와 존 점퍼 선임연구원은 알파폴드를 개발한 공로를 인정받아 올해 노벨화학상 수상자로 선정됐다.</p> <p dmcf-pid="YKEoBlf5ZL" dmcf-ptype="general">[박정연 기자 hesse@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 데이식스, K팝 밴드 최초 고척돔 입성…12월 개최 11-12 다음 "TSMC, 내년 5나노 공정 수주 물량 생산능력 초과할 듯" 11-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
