과학의 역사를 되짚어 본다면 종종 예상치 못한 분야가 큰 변화를 일으키곤 합니다. 과학계는 오랫동안 순수과학으로 움직여왔는데요.최근에는 응용과학이 그 한계를 넘어설 정도로 빠르게 성장하고 있습니다. AI 같은 기술이 대표적인 예인데요. 한 때는 과학의 변두리에 머물렀던 AI가 이제는 세계적으로 권위있는 상조차 그 가치를 인정할 정도로 중요한 기술로 자리잡았다고 합니다. 특히 과학계에서 오랫동안 풀지 못했던 난제 등도 단시간 안에 해결할 수 있다는 희망이 생기고 있는데요. 이번 주에는 AI가 과학계에 남긴 새로운 발자취를 함께 살펴보시죠!
얼마 전, 기발했던 이그노벨상 소식이 전해졌는데 벌써 노벨상 수상자가 발표되었습니다. 올해는 물리학과 화학 분야에서 AI 연구자들이 내리 수상의 영예를안았습니다. 일부 전문가들은 이를 두고 미래에는 사람이 아닌 AI 자체가 노벨상을 받을 수도 있다고 전망합니다.
노벨 물리학상 수상자는 존 홉필드 교수와 제프리 힌턴 교수입니다. 이들은 AI 학습의 기초가 되는 인공 신경망과 딥러닝 원리를 처음으로 제안했는데요. 인간 두뇌의 정보 처리 방식을 데이터 학습에 적용해 오늘날 생성형 AI 기술의 기초를 마련했습니다.
노벨 화학상 수상자는 데이비드 베이커 교수, 데미스 허사비스 구글 딥마인드 CEO, 그리고 존 점퍼 박사가 수상했는데요. 이들은 새로운 단백질을 만들고, 또 다른 단백질 구조를 예측, 설계할 수 있는 AI를 개발했습니다. 이 AI 덕분에 단백질 구조를 예측하는 시간이 크게 단축되어 신약 개발에 혁신적인 가능성이 생겼습니다.
수상자들은 AI의 부작용에 대해 걱정을 표시하기도 했는데요. 존 홉필드 교수는 'AI는 산업혁명과 같은 큰 변화를 일으킬 수 있으며, 통제 불능 상태가 되는 위험에도 대비해야 한다”고 경고했습니다.
이번 노벨상 선정은 이변에 가까운데요. 보수적인 과학계에서 순수과학이 아닌 응용분야 연구자들이 수상한 것은 드문 일입니다. AI 연구는 오랫동안 과학계에서 주목받지 못했고 연구 자금 지원도 어려웠지만, 이번 수상으로 AI가 마침내 인정받았다는 평가를 받고 있습니다.
여러분 IMARIS라는 프로그램을 아시나요? 이 프로그램은 이미징소프트웨어인데요. 주로 현미경에 의해 촬영된 이미지를 3~4차원으로 쉽게 분석하고 구체화시킬 수 있어 전세계 많은 의료기관들이 사용하고 있는 프로그램이에[요. 세포나 소기관 연구에서 좀 더 정량적인 결과를 얻고 싶을 떄 많이 쓰인다고 합니다.
치과용 기기를 제조하는 고객사에서 IMARIS용 워크스테이션을 세팅해달라는 요청이 들어왔는데요. 정밀한 이미지 분석용 소프트웨어이다보니 RAM, 저장장치 용량이 많이 필요했습니다. 특히 메모리와 그래픽은 ECC 기능이 있는 모델로 탑재해 최대한 안정성을 지켰는데요. 아래를 눌러 자세한 내용을 클릭해주세요!