《자연》 예측

선진적인 면역치료법에서 자구동실험실(自驱动), 생물복원에서 광자계산에 이르기까지, 국제학술지 《자연》의 공식사이트에서 최근 2025년에 주목해야 할 기술 방향을 렬거했다. 이러한 기술은 지속 가능성과 인공지능(AI)이라는 2대 핵심 키워드를 둘러싸고 새로운 혁신의 물결을 불러올 전망이다.

자구동실험실 중요한 조력군

2024년에 한 국제연구팀이 일련의 신소재를 개발해냈는데 유기고체 레이자를 만드는 데 사용된다. 이 연구는 주로 AI를 주도로 하는 세계 5개의 ‘자구동’실험실에서 완수했다.

이번 연구의 주요 작자인 카나다 토론토대학교 계산화학자 구즈크는 현대 로보트기술과 AI계산법을 결부한 이러한 자동화 연구 플랫폼들이 복잡한 실험임무를 고능률로 완수해 신소재의 발견과 응용진척이 대폭 가속화할 수 있다고 했다.

키메라수용체 세포료법 갈수록 인기

키메라수용체(CAR—T) 세포료법은 많은 혈액암의 표준 치료법이다. 이 치료법의 기본 절차는 다음과 같다. 의사가 환자의 몸에서 T 림파세포를 추출한 후 체외 유전자 개조를 거쳐 종양사멸 능력을 증강시킨 후 다시 환자의 체내에 주사한다. 이 치료법은 모종 류형의 백혈병, 림프종, 골수종에 극히 유용하다.

생물 복원 기술 쇄도

영국 런던 브루넬대학교의 미생물학자 매카시가 이끄는 연구팀은 미생물을 리용해 미세플라스틱 오염을 억제하는 연구에 주력해왔다. 또 단백질공정과 기타 진화방법을 리용해 기존 효소의 성능을 증강시키려고 노력하는 과학자들도 있다. 하지만 감독관리 및 유전자 변형 생물에 대한 대중들의 우려에 대해 과학연구일군들이 깊이 생각해볼 필요가 있다.

생물 기반 모델 갈수록 강해져

빅언어모델을 기반으로 한 플랫폼들이 전세계 수억명의 사용자들에게 정보 획득에서 론문 작성, 소프트웨어 번호 등에 이르기까지 ‘원스톱’ 봉사를 제공했다. 현재 과학자들은 생물학 기반 모델을 통해 이와 비슷한 능력을 얻을 수 있기를 희망하고 있다. 이러한 생물학적 모델들은 유전체 서렬, 유전자 표달 등의 데이터로 훈련될 수 있다. 모델은 여러가지 임무를 수행할 수 있는데 새로 획득한 데이터의 해석에서 맞춤형 단백질 또는 경로를 설계하는 작업에까지 다양하다.

광칩, AI 효력에 조력

AI의 급속한 발전은 칩의 계산력과 에너지 능률에 새로운 도전을 제기했다. 전통적인 전기칩에 비해 광칩은 광자가 전파중의 전송 특성을 사용해 운산을 수행하는 데 계산력과 에너지 능률을 여러개 체급으로 제고시킬 수 있다.

우리 나라 청화대학교 과학연구팀도 지난해 세계 최초의 대규모 통용 지능형 광계산 칩인 ‘태극’을 선보였다. 이 장치는 일부 임무를 처리할 때의 계산능률이 가장 선진적인 엔비디아 도형처리 장치의 100배에 달하는데 빅모델 훈련추리, 통용 AI, 자주 지능 무인시스템 등에 계산력 지지를 제공할 전망이다.

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