AI 학습용 생물학 데이터 구축에 전 세계 약 2.7조원 투입 약속

Biohub, 미국 에너지부(DOE), 국립보건원(NIH) 과 민간 파트너가 생물학 예측 AI를 위한 공개 데이터 구축 협력을 확대함. 총 18억 달러($1.8b) 규모로, 신규 자금뿐 아니라 기존 투자로 구축한 데이터, 연산 자원, 측정 기술을 포함함 목표는 세포의 작동과 개입에 대한 반응을 예측하는 가상 세포 모델의 기반을 만드는 것임. 연구자가 디지털 환경에서 실험하고 생물학적 질문의 답을 구해 질병 예방과 치료 연구를 앞당기도록 지원함 DOE는 5년간 5억 달러 이상을 투자하고, NIH는 과거 연방 투자 5억 달러 이상으로 구축한 관련 데이터 자원의 제공을 조율함. Google DeepMind, Isomorphic Labs, Meta도 합계 3억 달러를 투자함 Virtual Biology Initiative는 더 다양한 세포 유형과 조건에서 개입에 따른 반응 데이터를 확보하고, 세포 및 세포 간 상호작용을 더 큰 규모와 높은 속도, 정확도로 연구할 측정 기술을 개발하고 검증함 데이터셋을 함께 활용할 수 있도록 공통 표준, 공통 식별자, 단일 접근 창구를 구축함. 학계와 산업계의 연구기관, 컴퓨팅 기업, 자선단체가 참여해 단일 기관이 감당하기 어려운 규모의 데이터 생성과 연구를 추진함 공개 생물학 데이터와 가상 세포 모델 Biohub, DOE, NIH와 신규 자금 지원 파트너는 생물학 예측 AI에 필요한 데이터를 생성하고 공개하는 국제 협력을 확대함 총 약정 규모는 18억 달러이며 자금, 데이터, 연산 자원, 새로운 측정 기술을 포괄함 AI 학습용 생물학 데이터 생성에 대한 공동 약정으로는 현재까지 최대 규모임 구축할 공개 연구 자원은 생명 현상을 예측하는 AI 모델의 학습 기반이 됨 전 세계 연구자가 생물학적 질문을 디지털 환경에서 탐구하고 예측하며 답을 구하도록 지원함 정확한 예측 모델은 디지털 실험을 가능하게 해 과학적 발견을 가속하고, 질병에 대한 이해와 새로운 치료 경로를 넓힐 수 있음 가상 세포 구현에는 국가 및 국제 규모의 조율된 데이터 생성이 필요함 살아 있는 세포가 어떻게 행동하고 변화에 반응하는지 보여주는 전례 없는 규모의 공개 실험 데이터가 필요함 충분한 생물학적 복잡성을 갖춘 범용 세포 모델로 어떤 세포든 개입에 어떻게 반응하는지 예측하는 것을 목표로 함 이러한 모델은 실험실 연구만으로 같은 결과에 도달하려는 경우보다 의학적 돌파구까지 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있음 Virtual ...