“2~3년 뒤 ‘1인 연구소’ 현실화”…AI 바이오 경쟁 본격화 작성일 03-19 12 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">과기정통부, 바이오넥서스 기업 방문... 'K-문샷' 관련 논의</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="FmORlBd8C8"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="295bdffac6c258b2647d49972654ff809786212b4e1bf61443d05742647c7413" dmcf-pid="3sIeSbJ6W4" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/552796-pzfp7fF/20260319173215669qcxe.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ViOsc52uhr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/552796-pzfp7fF/20260319173215669qcxe.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="ed778f36504eb4243b616b4aaf9819a5b8befe0f8fddca6c9ba2a9c5fc3082e4" dmcf-pid="0OCdvKiPSf" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] <strong>"2~3년 뒤면 연구자 한 명이 인공지능(AI)을 활용해 연구소 하나의 성과를 낼 수 있는 시대가 옵니다. 자율화 실험실과 그래픽처리장치 지원이 절실합니다. 우리나라도 뒤처지면 안 됩니다."</strong></p> <p contents-hash="dc43d9e0af4a641c8d256700d8e1915d2b0d46f57c92f4458cdfd89d60dcd58f" dmcf-pid="pIhJT9nQCV" dmcf-ptype="general">김태형 바이오넥서스 대표가 정부의 'K-문샷' 관련 기업 현장방문 간담회에서 이같이 강조했다.</p> <p contents-hash="9b8db87453fdb396d5de9d9654a24744f70db848b50d3974a4d26543e8d80c99" dmcf-pid="UCliy2Lxv2" dmcf-ptype="general">선진국 바이오 연구소들이 모두 AI 기반 연구 시스템을 갖추는 시대가 빠르게 오고 있다. 미국이 가장 빠르고 중국이 뒤를 바짝 쫓고 있는 만큼 한국도 서둘러야 한다는 것이다.</p> <p contents-hash="ad899687d9aa78b79d4c9149c49720dec28e14c17a711baafec443f458f15515" dmcf-pid="uhSnWVoMh9" dmcf-ptype="general">구혁채 과학기술정보통신부 제1차관은 19일 AI 바이오 스타트업 바이오넥서스를 사무실을 방문해 업스테이지, 리벨리온, 한국기초과학지원연구원 등 관계 산업·연구계와 간담회를 열고 현장 의견을 들었다. 이번 방문은 과기정통부가 과학기술 현장 의견을 듣기 위해 추진 중인 'K-문샷' 프로젝트의 하나다.</p> <p contents-hash="fff4f729eaac7e6223211490c8b04a3e3923fadb8e7bed78c7188cb8e4e146ad" dmcf-pid="7lvLYfgRSK" dmcf-ptype="general">바이오넥서스는 AI가 수십만 편의 논문을 읽고 신약 개발에 필요한 가설을 스스로 세우고 검증하는 플랫폼을 만드는 회사다. AI가 박사급 연구원 역할을 하는 시스템이다. 김 대표는 이 시스템을 일반 연구자들도 쓸 수 있도록 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) 칩 기반으로 경량화를 추진 중이라고 설명했다. 현재는 고성능 그래픽카드(GPU) 100장이 있어야 구동되는 탓에 비용 부담이 크다.</p> <p contents-hash="1e469f9dc1a2d339fd3370a70a25b83d9ac7e626eaa3c0e1f4814fbd0175b1ad" dmcf-pid="zSToG4aelb" dmcf-ptype="general">리벨리온 측은 모델 파라미터 크기를 줄이는 작업과 자사 NPU에 최적화하는 작업을 바이오넥서스·업스테이지와 함께 진행하겠다고 했다. 이승윤 업스테이지 국가파운데이션모델센터장은 "전문가가 설립한 바이오 AI 기업과 협력하면 모델 활용 효율이 극대화된다"며 "국내 소형 모델로도 유의미한 결과를 빠르게 낼 수 있다는 가능성을 확인했다"고 했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="03c944a7b9276ae137dffcca0a6a1f21c056fcea853c3a9db9b60ff99d567e5e" dmcf-pid="qvygH8NdWB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/552796-pzfp7fF/20260319173217074lvyp.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="f2IOk1V7Ww" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/552796-pzfp7fF/20260319173217074lvyp.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="08e6ad862b8a6da01ebf37e9ac0cf3ff707c3b4ae9332d53015aff9ef114af47" dmcf-pid="BhSnWVoMyq" dmcf-ptype="general">이날 간담회에서는 바이오 데이터 활용 방안도 논의됐다. 미국 국립생물정보센터(NCBI)에는 3400만 개에 달하는 유전체 데이터가 공개돼 있지만, 데이터셋 11만 개 중 논문 두 편 이상에 재활용된 경우는 0.2%에 불과하다. 데이터 라벨링이 부족해 다른 연구자들이 믿고 쓰기 어렵기 때문이다. 김 대표는 "AI로 라벨링을 자동화하면 기존 데이터를 충분히 활용할 수 있다"며 "데이터를 새로 생산할 필요 없이 기존 자원만 잘 써도 국가적으로 수천억 원을 아낄 수 있다"고 했다.</p> <p contents-hash="61e9cc3b5ade43f876f3bed561d1dd8e8f64b08288efb6d9442e9ab9ce572055" dmcf-pid="blvLYfgRvz" dmcf-ptype="general">국내 바이오 데이터 등록을 늘려야 한다는 의견도 나왔다. 국내 연구자들이 국내 플랫폼인 국가생명연구자원정보센터(KOBIC)보다 미국 국립생물공학정보센터(NCBI)에 데이터를 더 많이 올리는 경향이 있어서다.</p> <p contents-hash="bc6ec90a7b8503fec651617b1c58bf983729509fff1e1cee75033efe50cb1770" dmcf-pid="KSToG4aeT7" dmcf-ptype="general">구 차관은 "바이오 연구 데이터법을 보건복지부·식약처와 협의 중"이라며 "데이터를 잘 등록한 기관에 가점을 주는 방식도 검토하고 있다"고 했다.</p> <p contents-hash="75d0617fa4f3a477a67ebbcdbaa72e437ed0d567dad573517e20d9c3ec8c0011" dmcf-pid="9vygH8NdWu" dmcf-ptype="general">자율화 실험실 인프라 확충 필요성도 제기됐다. AI가 도출한 결과물을 검증하는 데도 시간과 비용이 많이 들기 때문이다.</p> <p contents-hash="d2acb5896e016e672b84f3c1c1eb98ed33acf09eab642a6d157e72f07095ceef" dmcf-pid="2TWaX6jJhU" dmcf-ptype="general">AI가 세운 가설을 365일 24시간 실험으로 검증하는 자율화 실험실이 신약 개발 속도를 높이는 핵심이지만, 고가 장비를 갖춰도 노하우 축적과 최적화까지 수년이 걸려 초기 연구 그룹이나 스타트업은 접근하기 어렵다. 김건화 한국기초과학지원연구원(KBSI) 연구원은 "초기 연구 그룹이 자율화 실험실을 갖추기는 현실적으로 어렵다"며 "모듈형 저가 장비의 국산화가 필요하다"고 했다.</p> <p contents-hash="529e4facc9cc2fe5dab8c7b9acbcd9186a15f8c63a53153901383c5b250cf9b0" dmcf-pid="VyYNZPAiSp" dmcf-ptype="general">구 차관은 "AI가 복잡한 연구 난제를 해결할 기술 패권 경쟁의 게임 체인저"라며 "K-문샷 정책을 통해 전폭 지원할 계획"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="b2bf2606d548acd4392186504a122999b8359ef151edb97206a1701b794dc411" dmcf-pid="fWGj5Qcnv0" dmcf-ptype="general">바이오넥서스는 현재 KBSI와 간질환 분야 공동 연구를 진행 중이다. 간질환 관련 논문 30만편을 AI에 학습시켜 가설을 도출했다. 약물 효능 평가까지 1년 안에 검증하는 것이 목표다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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