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표제지

목차

인공지능 연구자들의 노벨상 수상 의미 3

노벨물리학상과 인공신경망 4

물리학적 배경을 기반으로 한 연상 기억, 홉필드 네트워크 6

통계물리학 개념을 활용한 인공지능, 볼츠만 머신 7

인공신경망 모델로 물리학 분야의 발전 이끌어 9

노벨화학상과 단백질 구조를 예측하는 인공지능 10

아미노산 배열로부터 단백질의 3차원 구조 예측 11

알파폴드2의 단백질 구조 예측 과정 14

새로운 단백질 설계를 통한 생명과학의 진보 16

인간과 인공지능이 함께하는 과학 발전의 새로운 지평 18

판권기 1

그림 1. 머신러닝은 지난 15~20년 동안 폭발적으로 발전했으며, 인공신경망 구조를 활용하고 있다 5

그림 2. 뇌의 신경망은 살아있는 세포인 뉴런으로 구축되는데, 뉴런은 시냅스를 통해 서로에게 신호를 보낼 수 있다. 무언가를 배운다고 가정할 때 어떤 뉴런은 연결이 강해지고... 6

그림 3. 존 홉필드는 연상 기억 개념에 대해 골짜기 지형이 형성되는 것과 유사한 방식으로 정보가 저장된다고 설명했다. 네트워크가 훈련되면 저장된 모든 패턴에 대해 가상 에너지 지형에... 7

그림 4. 존 홉필드의 연상 기억은 모든 노드가 서로 연결되어 정보가 입력되고 읽히는 방식으로 구성된다. 반면, 제프리 힌턴의 볼츠만 머신은 두 개의 레이어로 구성되어 있으며,... 9

그림 5. 단백질은 생명체의 모든 생리적 과정을 지배하는 핵심 요소다. 각 단백질의 고유한 기능은 아미노산 배열에 따라 결정되는 3차원 구조에 의해 좌우되는데, 화학자들이... 10

그림 6. 단백질은 수십 개의 아미노산부터 수천 개의 아미노산까지 구성될 수 있으며, 아미노산 끈은 단백질의 기능에 결정적인 3차원 구조로 접힌다 11

그림 7. 알파폴드2는 구조에서 아미노산이 얼마나 가까운지 추정하는 거리 지도를 생성한다 13

그림 8. 알파폴드2는 반복 프로세스를 사용해 모든 아미노산의 퍼즐을 맞추고 테스트 경로를 결합해 가상의 단백질 구조를 생성한다 15

그림 9. 베이커의 로제타 프로그램을 사용해 개발된 단백질 16

그림 10. 구글 딥마인드 하사비스와 점퍼의 알파폴드2를 사용해 결정된 단백질 구조 17