< (왼쪽부터) 생명과학과 김상규 교수, 김재철AI대학원 황성주 교수, 생명과학과 김태인 석박사통합과정, 김재철AI대학원 이슬 석박사통합과정 >
식물은 고착생활을 하면서 환경 스트레스에 대응하기 위해 진화적으로 다양하고 복잡한 천연물을 만들고 있다. 이 천연물들은 인류의 생존에도 필수적인 역할을 하고 있는데 미국식품의약국(FDA) 승인 저분자 약물의 30% 이상이 식물 천연물에 기초하고 있다는 사실이 이를 증명하고 있다. 한국 연구진이 딥러닝을 활용, 천연물의 역-생합성 경로를 예측하는 모델을 제시해 천연물 기반 의약품 대량 생산에 활용될 수 있도록 해 화제다.
우리 대학 생명과학과 김상규 교수 연구팀과 김재철AI대학원 황성주 교수 연구팀의 공동연구를 통해 천연물 생합성 경로를 예측하는 딥러닝 모델을 개발하고 부산대학교 박정빈 교수 연구팀과 협업을 통해 관심있는 누구나 모델을 활용할 수 있도록 인터넷 웹사이트(readretro.net)를 구축했다고 14일 밝혔다.
천연물 활용 및 대량 생산을 위해서는 생합성 경로를 밝히는 것이 필수적이다. 하지만 복잡한 구조를 가진 많은 약용 천연물의 생합성 경로가 잘 밝혀져 있지 않아 현재는 식물로부터 직접 추출해 사용하고 있다. 생합성 경로 연구는 도전적이지만 이를 밝히고 생합성 효소를 찾을 수 있다면 천연물의 활용 가치를 증진할 수 있다.
식물 천연물 생합성 경로 연구의 첫 단계는 식물이 어떻게 물질을 합성하는지 그 경로를 역추적(역합성 경로를 제시)하는 것으로 시작된다. 공동연구팀은 딥러닝을 활용해 천연물의 역-생합성 경로를 예측하는 모델을 제시했다. 이번 연구에서 연구팀은 발전된 역합성 모델과 생화학적 직관을 결합해 성공적으로 천연물 생합성 경로 예측을 수행하는 인공지능 모델을 개발했다.
< 그림 1. 리드레트로(READRetro)를 활용해 예측한 천연물 생합성 경로. 천연물 생합성 연구에서 주목받고 있는 catharanthine, tarbersonine을 비롯한 다양한 천연물의 생합성 경로를 성공적으로 예측하였다. >
연구팀은 개발한 인공지능의 이름을 ‘역합성을 읽어내는 모델’이라는 뜻을 담아 ‘리드레트로(READRetro)’라고 명명했다. 이 모델은 천연물 역합성을 예측하는 인공지능 모델 중 최고의 성능을 보이는 것으로 확인되었고 이를 개별 연구자들이 쉽게 활용할 수 있도록 구현했다는 데 의미를 가진다.
김상규 교수는 “식물이 어떻게 복잡한 천연물을 만들 수 있게 되었는지 이해하는 기초 연구에서부터 천연물 기반 의약품을 대량으로 생산하기 위한 합성생물학 연구 등에 활용이 기대된다. 추후 합성 경로를 매개하는 효소를 예측하거나 거대 분자의 역합성 예측 정확도를 높이는 연구를 실시할 계획이다” 라고 말했다. 또한 김 교수는 “이번 연구는 2022년 KAIST 인공지능연구원에서 주최한 멜팅 팟(Melting pot) 세미나에서 저와 황성주 교수가 발제자와 토론자로 만난 인연으로 시작됐다. KAIST가 표방하는 융합이 생화학자와 전산학자의 힘을 합쳐 이끌어 낸 좋은 연구로 큰 의미를 갖는다고 생각한다”고 강조했다.
< 그림 2. 웹으로 구현된 리드레트로(READRetro). readretro.net 웹 페이지를 활용해 누구든 관심있는 천연물의 생합성 경로를 다양한 옵션으로 예측할 수 있다. >
생명과학과 김태인 석박사통합과정과 김재철AI대학원 이슬 석박사통합과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘뉴 파이톨로지스트(New Phytologist)'에 출판됐다. (논문명 : READRetro: natural product biosynthesis predicting with retrieval-augmented dual-view retrosynthesis).
한편 이번 연구는 KAIST POST-AI, 한국연구재단, 과학기술정보통신부 등의 지원을 받아 수행됐다.
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 9월 15일부터 9월 17일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘2024 IEEE 국제 워크로드 특성화 심포지엄(IEEE International Symposium on Workload Characterization, 이하 IISWC 2024)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)과 최우수 연구 기록물 상(Distinguished Artifact Award)’을 동시에 수상했다고 26일 밝혔다. 박 교수 연구팀은 ‘초거대 언어모델 추론 서비스 제공을 위한 HW/SW 공동 시뮬레이션 인프라(LLMServingSim: A HW/SW Co-Simulation Infrastructure for LLM Inference Serving at Scale)’ 논문으로 두 상을 동시에 수상했다. IISWC는 컴퓨터 시스템 워크로드 특성화 분야에서 권위를 자랑하는 국제 학회이며, 개
2024-10-11새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 인공지능을 활용하기도 한다. 한미 공동 연구진이 기본 인공지능 모델보다 발전되어 화학 개념 학습을 하고 소재 예측, 새로운 물질 설계, 물질의 물성 예측에 더 높은 정확도를 제공하는 인공지능을 개발하는 데 성공했다. 우리 대학 화학과 이억균 명예교수와 김형준 교수 공동 연구팀이 창원대학교 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC 머세드(Merced) 응용수학과의 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 새로운 인공지능(AI) 기술인 ‘프로핏-넷(이하 PROFiT-Net)’을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등의 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어서 이번 기술은 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있는 것으로 보여 주목받고 있다. PROFiT-Net의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을
2024-10-10최근 빠른 고령화 및 출산율 감소 등으로 1인 가구가 급속하게 증가하면서, 1인 가구의 정신건강 문제에 대한 관심도 함께 높아지고 있다. 서울시가 실시한 1인 가구 실태조사에 따르면, 1인 가구의 60% 이상이 외로움을 느끼고 있으며, 특히 사회적 고립과 함께 외로움을 겪는 비율이 상당히 높은 것으로 나타났다. 우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 1인 가구의 정신건강 관리를 위해, 사용자 스스로가 자신의 심리 상태를 기록할 수 있도록 지원하는 상황 인식 기반 멀티모달 스마트 스피커 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다. 연구팀은 사용자의 주변 상황을 실시간으로 파악해 최적의 시점에 정신건강 관련 질문하도록 이 시스템을 설계했고 기존의 무작위 설문보다 높은 응답률을 달성하는 것을 확인했다. 기존 스마트 스피커를 활용한 정신건강 자가 추적 연구에서 무작위 설문을 할 경우 사용자의 스트레스, 짜증 등 부정적인 감정이 유발시켜 설문 응답에 편향이 발생할 수 있어 각별한 주의
2024-09-24우리 대학이 뉴욕대학교(New York University, 총장 린다 밀스, Linda G. Mills)와 인공지능 분야 공동학위제(Joint Degree) 도입을 위한 업무협약을 9일 오후 체결했다. 이번 협약은 인공지능 분야의 역량 강화하고 글로벌 인재를 양성하는 것은 단순한 기술 교육을 넘어 미래 사회 전반에 큰 발전을 도모할 수 있는 필수 요소라는 양교의 공감대를 바탕으로 추진됐다. 양교는 그간 인공지능 및 이와 융합한 다양한 산업 분야의 공동연구 그룹을 운영해 왔으며, 이번 협약을 바탕으로 인공지능 관련 분야 대학원 과정의 공동학위제를 설계하기 위한 운영위원회를 올해 안에 설치할 예정이다. 우리 대학 관계자는 "인공지능 공동학위제가 시행되면 KAIST가 뉴욕대와 힘을 합쳐 ‘하나의 인공지능 학위’를 창조하는 사상 초유의 혁신적 실험이 될 것으로 기대한다"라고 전했다. 위원회는 양교 교수진을 동수로 포함해 구성하며, ▴교육과정 구조
2024-09-10우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 세계적인 인공지능 권위자인 캐나다의 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수와 함께 ‘KAIST-밀라(MILA) 프리프론탈 인공지능 연구센터’를 KAIST에 7월 1일부로 설립했다고 4일 밝혔다. 이 사업은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 ‘2024년도 해외우수연구기관 협력허브구축사업’의 일환으로, 안성진 교수 연구팀은 2024년 7월부터 2028년 12월까지 총 27억 원의 지원을 받게 된다. 이 센터는 차세대 인공지능 기술 개발을 위한 국제공동연구의 중심지로서 역할을 하게 될 예정이다. 요슈아 벤지오 교수는 딥러닝 분야의 창시자 중 한 명으로, 현대 인공지능 연구에 지대한 영향을 미친 인물이다. 그의 연구는 현재의 딥러닝 기술을 탄생시키고 발전시키는 데 중요한 역할을 했다. KAIST 안성진 교수팀과의 이번 협력은 요슈아 벤지오 교수의 몬트리올 학습 알고리즘 연구
2024-09-04