AI와 화학물질17 돈 잘 벌고 있는 독성 예측 서비스 5가지 (딥러닝 없어도 정확해요) 독성 예측으로 수익을 올리고 있는 프로그램들을 소개해봤다. 오늘 소개하는 소프트웨어의 공통점은 딥러닝 기술을 전혀 사용하지 않는다는 것이다. 독성 예측 서비스를 제공한다고 할 때 인공지능을 썼는지, 딥러닝을 썼는지는 사실 전혀 중요하지 않다. 예측 결과가 얼마나 정확한지가 핵심이다. 내부에 무슨 기술을 썼는지는 사실 부차적인 문제다. 현재 시장에서 잘 팔리고 있고, 좋은 성능을 보이는 소프트웨어에는 딥러닝 기술이 없다. 1. OECD QSAR toolbox (Laboratory of Mathematical Chemistry, LMC)이 프로그램은 무료로 다운로드 받을 수 있다. 그런데 어떻게 돈을 버냐고? 이 프로그램은 불가리아에 있는 LMC (Laboratory of Mathematical Chemi.. 2024. 11. 27. 알파폴드 이보다 단순하게 설명할 순 없다 알파폴드. 단백질 구조를 예측하는 AI. 이번에 노벨화학상을 수상했다. 그래서 이름은 들어봤을 법 하지만 어떻게 작동하는지까지 공부하는 사람은 드물다. 그냥 어려워 보인다. 그리고 인공지능 하면, 챗GPT를 떠올린다. 그래서 인공지능이라고 하면 뭔가 내가 대화를 해야 되는 프로그램이나 웹사이트라고 인지하는 경우도 많다. 일단 인공지능의 정체는 무엇일까?인공지능은 모델 내부에 있는 파라미터 값들의 집합이다. 파라미터 값들이 본체다. 챗GPT를 예로 들어보자. 챗GPT에 문장을 입력하면 각 문장을 숫자로 바꿔준다. 그러면 이 숫자값에 모델의 파라미터를 곱해주고 더해주고 하면서 계산이 이루어진다. 그리고 모델에서 최종적으로 계산된 숫자 값을 다시 문장으로 전환시킨다. 챗GPT는 이렇게 프롬프트를 이해하고 답변.. 2024. 11. 25. AI로 알아보는 마리화나의 독성 어렸을 때는 마약 문제는 해외에서나 일어나는 일인줄 알았는데... 요즘엔 국내에도 심각한가보다. 주변에서 그런 사건을 직접 본 적은 없지만, 종종 뉴스나 광고에서 보게 된다. 심각성이 피부로 와닿는 정도는 아니지만, 예전보다는 심각하다는 느낌은 받는다. 그래서 한번 마약의 독성을 예측해보기로 했다. 우선 들어본적 있는 대마 (마리화나). 대마 성분 중 테트라히드로칸나비놀(THC)와 칸나비놀 (Cannabinol)의 독성을 VEGA로 예측해서 비교해보기로 했다. 실제 환각을 유발하는 것은 THC라고 한다. 대마에 대해서 검색해보니... 사실 사용처가 굉장히 다양하다. 수면보조제, 통증완화제, 식욕자극제. 음식으로 먹는 경우도 있다고 한다. 먹어본적이 없어서 잘 모르겠다. Coursera에서도 cannab.. 2024. 11. 24. 노벨화학상 받은 AI? 잘 사용하지 않는 이유... 노벨화학상을 받은 알파폴드 (AlphaFold). 관련 분야에 있다보니 질문을 가끔 받는다. 근데 사실 잘 모른다. 나는 알파폴드를 사용할 일이 거의 없기 때문이다. 그렇지만 알파폴드가 왜 중요한 연구인지는 이해하고 있다. 모델 세부 내용을 잘 모르고 있을 뿐. 알파폴드는 단백질의 구조를 예측해준다. 단백질 서열을 입력하면 3차원 구조를 만들어준다. 단백질은 아미노산 (amino acid)로 구성되어 있다. 이 아미노산의 순서를 단백질 서열이라고 한다. 아미노산에 대한 것은 위키피디아를 보면 설명이 잘 되어 있으니 아래 링크를 보시면 된다.https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%95%84%EB%AF%B8%EB%85%B8%EC%82%B0 아미노산 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전위키.. 2024. 11. 23. AI는 어떻게 악용될 수 있을까? '공기의 연금술'이라는 책을 최근에 읽었다. 공기에서 비료를 만들어내는 기술로 노벨화학상을 수상한 두 과학자의 이야기다. 공기에서 비료를? 공기에는 엄청난 양의 질소가 있다. 과자봉지 속에 채워져있는 기체도 질소다. 공기 중에 남아도는 질소는 비료의 주성분이다. 책 초반에는 어떤 과학자의 연설로 시작한다. 인구수는 계속 증가하는데 지구에서 생산 가능한 식량은 얼마 안되기 때문에 큰 위험이 도래할 거라는 경고문이다. 비료 생산의 원료들이 고갈되어 가고 있었기 때문이다. 그러한 배경에서 과학자들이 공기 중에서 얼마든지 구할 수 있는 질소로 비료를 만들기 위한 노력을 했다. 공기로부터 비료를 만들어내면서 식량 부족 문제 자체가 해소되었다. 공기를 '황금'으로 바꾼 것과 같은 엄청난 발견이었다. 이러한 기술의 .. 2024. 11. 22. 속내를 알 수 없는 AI 속내를 절대로 드러내지 않는 사람. 무슨 꿍꿍이인지 알 수가 없다. 신뢰할 수가 없다. 전문가들이 AI를 불신하는 이유도 비슷하다. 모델이 왜 그렇게 답변을 했는지 의도를 파악하기가 어렵기 때문이다. 인공지능 모델을 블랙박스 모델이라고도 한다. 왜 그렇게 추론을 했는지 알기가 어렵기 때문이다. QSAR 모델에서도 마찬가지다. 모델이 어떤 물질을 독성이 있다고 예측을 했다. 왜 그렇게 예측을 했는지 근거가 있다면 좋을텐데, 근거가 없다면? 믿을 수가 없다. 화학물질로 실험을 하면 물질의 활성이나 독성을 확인할 수 있다. 하지만 실험 결과가 일치하지 않는 경우도 생긴다. 실제로 세포 실험에서는 독성을 했는데, 동일한 물질이 동물 실험에서는 독성이 나타나지 않는 경우도 빈번하게 있다. 이럴 때는 결과가 불일치.. 2024. 11. 21. 이전 1 2 3 다음
