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"사람 DNA 염기서열은 99.9% 똑같아요. 단 0.1%의 차이가 성별, 외모, 그리고 치매와 같은 질병 위험도 등 개개인의 특성을 만들어냅니다." 최근 미국 샌프란시스코주 팔로알토 지역에서 만난 박준영 스탠포드대학교 박사후연구원(포닥)은 "AI(인공지능)를 활용해 치매를 연구한다"면서 "AI가 인간의 언어를 학습했듯, 유전체의 ACGT 네 가지 염기 서열을 해독해 알츠하이머 발생 가능성이 높은 유전자를 파악할 수 있다고 본다"고 말했다. 최근 바이오 산업에서는 AI를 활용한 연구가 활발하다. 챗GPT를 비롯해 많은 AI들이 LLM(거대언어모델)의 발달로, 인간의 언어를 점점 능숙하게 잘하는 모습이 포착된다. 여기서 바이오 산업과의 접점이 생긴다. 인체를 구성하는 모든 정보는 A,C,G,T 네 글자로 세포 속 유전자에 기록돼 있고 99.9%가 동일하다. 0.1%의 차이점이 질병과 생김새의 차이를 만드는데, 이 0.1%가 암호문과 같다. 박 연구원은 "결국 유전체도 ACGT의 문자열

노벨상 수상 경제학자인 장 티롤이 스테이블코인에 대해 "불충분한 감독"과 추후 재정 위기로 수십억달러의 구제금융을 야기할 수 있다고 경고했다. 2014년 노벨 경제학상 수상자인 티롤은 1일(현지시간) 파이낸셜타임스와의 인터뷰에서 스테이블코인에 대해서 "매우, 매우 우려한다"며 디지털 토큰과 연계되는 기초 보유자산에 대한 의심이 현실화면 예금자가 자금 인출을 위해 몰려들 수 있다고 밝혔다. 테더나 서클이 발행한 스테이블코인은 트럼프 행정부가 7월 은행이 달러나 미 국채를 담보로 두고 발행할 수 있게 하는 법적인 틀을 만들면서 더 인기를 얻고 있다. 스테이블코인은 트럼프 행정부가 주류 금융의 한 축으로 편입시키려 하면서 이미 글로벌 사용 규모가 2800억달러로 폭발적으로 늘었다. 룰루즈대학 경제학 교수인 티롤은 이용자들이 스테이블코인을 "완전히 안전한 예금"으로 간주할 수 있지만, 스테이블코인이 손실의 원천이 되거나 정부에 막대한 구제금융 요구를 촉발할 수 있다고 지적했다. 티롤은 과거

"경제 규모로 볼때 빠르면 5년, 길게는 10년 이내 한국에서 노벨과학상이 나와야 한다. 하지만 기초과학에 대한 투자와 지속성으로 보면 우리는 아직 많이 부족하다." 4일 서울 강남구 한국과학기술회관에서 '지속 가능한 미래를 위한 기초과학 연구 생태계'를 주제로 열린 '2024 기초과학 학회협의체 연구 포럼'에서 발표자로 선 조윌렴 이화여대 물리학과 교수가 이처럼 지적했다. 기초과학학회협의체는 대한수학회, 한국물리학회, 대한화학회 등 국내 기초과학을 대표하는 학회 연합체다. 조 교수는 전 세계 노벨과학상 수상자의 국가별 현황과 각 국가의 2024년 1인당 명목 GDP(국내총생산)를 비교하며 "경제 규모로 보면 한국에서도 노벨과학상이 배출될 때"라고 했다. 조 교수에 따르면 2024년 전 세계 1인당 명목 GDP 35위권 내 국가 중 노벨과학상 수상자를 배출한 국가는 네덜란드, 스위스, 일본 등 18개 국가다. 소위 '경제 강국'으로 불리는 국가 중 절반 이상이 노벨과학상을 보유한

"한국이 노벨상을 배출하려면 '원조(오리지널리티·originality)'격 연구를 키워야죠. 지금 당장 꽃 피우진 못하더라도 10년, 20년 뒤 토대가 될 작은 씨앗 연구를 지원해야 합니다." 화학을 너무 좋아해 화학도가 됐지만 정작 화학 실험은 체질에 맞지 않아 대안으로 컴퓨터 프로그래밍을 독학했고 약 3년 후 단백질 구조 예측 AI(인공지능)인 '로제타 폴드(RoseTTAFold·RF)'를 세상에 내놓은 백민경 서울대 생명과학부 교수(34)의 이야기다. 그가 제1저자로 개발을 주도한 로제타폴드는 2021년, 국제 학술지 '사이언스'가 꼽은 '최고의 혁신 연구성과'로 등재됐다. 이런 성과를 이룬 건 한국인 중 백 교수가 처음이다. 그와 함께 로제타폴드를 연구한 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수는 단백질 구조의 예측·설계 이론에 대한 성과를 인정받아 지난 9일 노벨화학상 수상자로 선정됐다. 백 교수는 10일 머니투데이와의 전화 인터뷰에서 "AI가 단백질 구조를 정확히 예측해낼 거

올해 노벨과학상은 AI(인공지능)의 선구자 역할을 한 과학자들이 휩쓸었다. 발표 당일, 노벨위원회로부터 수상 소식을 전해 들은 수상자들의 반응도 덩달아 화제다. AI(인공지능) 머신러닝(기계학습)의 기초를 세운 공로로 올해 노벨물리학상 수상자로 선정된 구글 부사장 출신 제프리 힌튼 캐나다 토론토대 컴퓨터과학과 교수는 노벨물리학상 발표 당일인 8일(현지시간), 미국 캘리포니아주의 인터넷 연결도 안 되는 값싼 호텔 방에 머무르고 있었다. 그가 노벨위원회의 전화를 받은 시각은 한밤중인 새벽 2시. 수상 직후 노벨 재단 산하 기관 노벨프라이즈아웃리치의 아담 스미스 과학수석과 진행한 인터뷰에서 힌튼 교수는 "어안이 벙벙했다"며 "발표 전화를 받고 가장 먼저 든 생각은 '이거 혹시 사기 전화 아닌가'였다"고 했다. 그는 "스웨덴 발신 전화인데다 전화한 사람이 강한 스웨덴 억양을 갖고 있고, 또 같은 억양으로 말하는 몇몇 목소리가 들렸다"며 자신에게 걸려 온 전화가 '보이스피싱'이 아님을 확신

올해 노벨과학상은 AI(인공지능)가 독차지했다. 노벨물리학상은 머신러닝(기계학습)의 기반을 닦은 학자에게, 노벨화학상은 신약 개발용 AI를 개발한 연구팀에게 돌아갔다. 스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 9일 노벨화학상 수상자를 발표했다. '알파폴드(AlphaFold)'를 개발한 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO(최고경영자)와 존 점퍼 연구원, 단백질 구조 예측 AI '로제타폴드'를 개발한 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수가 노벨화학상을 가져갔다. 노벨화학상을 수상한 구글 딥마인드 연구팀은 단백질 구조를 예측하는 AI 알파폴드를 2018년 처음 공개했다. 베이커 교수는 2021년 알파폴드의 강력한 경쟁자로 불리는 AI '로제타폴드'를 내놨다. 이들 단백질 구조 예측 AI는 신체의 기관, 호르몬, 효소 등을 이루는 주성분인 단백질의 구조를 빠른 시간 내에 정확히 분석해 신약 개발에 획기적인 변혁을 일으킬 것으로 전망된다. 앞서 지난 8일에는 'AI의 대가'로 꼽히는 존 홉필드 미국

올해의 노벨과학상 수상자가 이번주 발표된다. 신약 개발 AI(인공지능)를 개발한 구글의 인공지능 연구소 구글 딥마인드가 '유력 후보'로 꼽히지만 아직 시기상조라는 분석도 나온다. 노벨 위원회는 7일 오후 6시 30분(한국시간) 노벨생리의학상을 시작으로 8일 노벨물리학상, 9일 노벨화학상 수상자를 발표할 예정이다. 올해 노벨과학상 수상자를 두고 과학계에서 여러 예측이 나오는 가운데, 논문의 우수성과 파급력 등을 기반으로 노벨상 수상자를 예측해 온 클래리베이트 과학정보연구소는 최근 생성형 AI '알파폴드(AlphaFold)'를 개발한 구글 딥마인드 연구원을 노벨화학상 후보로 지목했다. 알파폴드는 '알파고'를 개발했던 구글 딥마인드가 2018년 첫 버전을 발표한 신약 개발용 AI다. 신체의 기관, 호르몬, 효소 등을 이루는 주성분인 단백질의 세부 구조를 분석해 단백질 분자가 어떤 상호작용을 통해 생체 기능을 유지하는지 확인할 수 있다. 구글 딥마인드는 2022년 '알파폴드2'에 이어 지