AI와 양자 기술을 통한 과학적 발견의 동력

양자 기술은 현재 고전 컴퓨터가 해결할 수 없는 문제를 해결할 것으로 기대합니다. 양자 컴퓨터가 아직 개발 중이지만, 실리콘밸리에 본사를 둔 SandboxAQ는 이미 양자 기술을 활용해 혁신의 최전선에 서고 있습니다. 우리는 SandboxAQ의 글로벌 아웃리치 부사장인 페르난도 도밍게스 피누아가와 양자 물리학 법칙과 결합될 때 AI의 영향력이 어떻게 증폭되는지에 대해 이야기를 나누었습니다.     

양자 기술은 인공지능을 어떻게 다음 단계로 끌어올릴까요?

페르난도 도밍게스 피누아가: ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델의 공개는 인류에게 획기적인 순간이었지만, 이 도구들에도 한계가 있습니다. 이들의 텍스트와 이미지 생성 능력은 인상적이지만, 사실 그들은 사전 학습된 데이터를 순수하게 통계적으로 분석합니다. 알츠하이머 치료의 열쇠를 찾고 있다면, 그 답이 온라인에서 쉽게 찾을 수 있는 것이 아니기 때문에 도움을 줄 수 없습니다.

생성 AI와 대형 언어 모델(LLM)은 고객 지원과 콘텐츠 제작 같은 활동에 엄청난 영향을 미쳤으며; 그러나 제조, 화학, 금융, 제약과 같은 분야의 실제 경제적 영향과 예상되는 변화는 정량적 작업을 위한 다른 유형의 모델이 필요합니다.      

이처럼 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 AI가 물리학, 화학, 생물학을 분석할 수 있어야 하며, 때로는 원자 수준까지 분석할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 AI와 양자 방정식의 결합이 필요합니다. 
페르난도 도밍게스 피누아가, SandboxAQ

이처럼 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 AI가 물리학, 화학, 생물학을 분석할 수 있어야 하며, 때로는 원자 수준에서도 실험실 작업을 시뮬레이션하고 세계와 그 행동을 모델링할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 AI와 양자 방정식의 결합이 필요합니다. SandboxAQ에서는 수학, 생물학, 물리학을 기반으로 훈련된 대형 정량 모델 (LQM)을 다루며, 가장 어려운 문제를 해결하는 데 필요한 과학적 정확성과 계산 규모를 제공합니다.

알츠하이머와 같은 질환을 다룰 때, 우리는 LQM 내에서 LLM을 사용하여 연구 논문, 임상 시험 결과, 유전자 및 단백질 데이터, 지금까지 시도된 약물 화합물이나 실험 등 모든 이용 가능한 정보를 분석하는 것으로 시작합니다. 다음으로, LQM에게 정보를 종합하고, 가장 유망한 화합물을 식별하며, 가능한 가장 넓은 화학 공간을 탐색하고, 그 특정 특성을 시뮬레이션하도록 요청합니다. 목표는 부작용이 적으면서도 성공 가능성이 가장 높은 신약 화합물을 찾는 것입니다.

그 후 잠재적 해결책들을 다시 LQM에 적용하며 지식 그래프와 AI 기법을 결합합니다. 궁극적으로 우리는 화학 방정식을 사용해 최종 후보들이 실제 세계에서 어떻게 행동할지 분석합니다. 이 접근법은 전통적인 방법보다 40배에서 50배 빠른 속도로 성공적인 후보자를 식별할 수 있게 해줍니다.

AI와 양자의 결합이 가장 큰 영향을 미칠 분야는 어디라고 생각하시나요?

신약 개발은 확실히 중요한 분야입니다. 오늘날 신약을 만드는 데 12-15년과 20억에서 40억 달러가 걸리며, 실패율은 약 90%에 달합니다. 만약 과정을 5년으로 단축하고 LQM, AI 시뮬레이션 및 기타 기술을 활용해 성공률을 높일 수 있다면, 우리는 진정한 혁명을 말하는 것입니다. 이 접근법은 이미 알츠하이머, 파킨슨병, 암 치료 연구에 중요한 발전을 이루고 있습니다.

바이오제약 산업과의 협력 외에도, 비슷한 기술과 기법을 활용해 화학 분야에서 무엇을 할 수 있을지에 대해 매우 기대하고 있습니다. 현재 항공우주, 자동차, 방위, 에너지 및 기타 산업에서 사용되는 첨단 소재, 합금, 화학물질, 배터리 화학물질 및 촉매 개발에 참여하고 있습니다. 우리는 LQM을 사용해 여러 PFAS 분자, 즉 이른바 '영구 화학물질'을 분해하는 데 필요한 에너지를 계산하기도 했습니다. AI와 양자 관련 전문성이 교차하는 다른 분야로는 첨단 의료 진단, 암호화 관리 및 사이버보안(포스트 양자 암호학 구현에 필수), 그리고 GPS 재밍 및 스푸핑이라는 전 세계적 도전에 대응하기 위한 자기 내비게이션이 포함됩니다.

만약 과정을 5년으로 단축하고 LQM, AI 시뮬레이션 및 기타 기술을 활용해 성공률을 높일 수 있다면, 우리는 진정한 혁명을 말하는 것입니다. 
페르난도 도밍게스 피누아가, SandboxAQ

포스트 양자 암호학은 룩셈부르크에 특히 흥미롭습니다. 저는 이 회사의 혁신적인 금융 생태계가 세계 최초로 완전한 양자 회복력을 갖춘 생태계가 될 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. LQM은 재무 모델링, 위험 완화, 사기 탐지 등에도 적용될 수 있습니다.

이러한 기술을 도입하는 조직들 사이에 공통점이 있을까요?

우리의 파트너들은 캘리포니아의 신경퇴행성 질환 연구소부터 미국 국방부, 에어버스 등 다양한 분야에 걸쳐 있습니다. 공통점은 기술에 능숙하고, 미래지향적이며, 각자의 분야에서 뛰어나다는 점입니다. 수십 년간 연구해온 비즈니스, 과학, 사회적 문제를 해결하기 위해서는 최신 기술을 활용해야 합니다. 그래서 그들이 우리에게 의지하는 거야. 이들의 도메인 전문성과 첨단 디지털 도구가 결합되어 완벽한 팀을 만듭니다.

미래의 선도적인 기업들은 혁신적인 도구를 프로세스에 통합하고, 직원들에게 사용법을 가르치며, 새로운 업무 방식에 적응할 수 있는 기업들일 것입니다.
페르난도 도밍게스 피누아가, SandboxAQ

저는 그들의 성장 마인드와 '새로운 기술을 배우거나 채택하는 것을 멈추는 날이 오면 끝장이다'라는 태도를 높이 평가합니다. 세상은 매우 빠르게 움직이고 있습니다. 오늘의 주요 주제는 AI와 양자 기술이고, 내일은 또 다른 주제가 될 것입니다. 열린 마음을 가지고 새로운 도구를 기꺼이 받아들이는 것이 매우 중요합니다. 미래의 선도적인 기업들은 혁신적인 도구를 프로세스에 통합하고, 직원들에게 사용법을 가르치며, 새로운 업무 방식에 적응할 수 있는 기업들일 것입니다.

SandboxAQ와 같은 기업들이 AI와 양자 분야의 최첨단을 유지하기 위해 필요한 핵심은 무엇일까요?

우리의 AI 네이티브 인재가 가장 중요합니다. 과거에는 생물학이나 IT를 공부했기 때문에 두 개의 별개의 세계에서 운영되었고, 지금도 대부분의 회사가 그렇게 운영되고 있습니다. 하지만 SandboxAQ에서는 최상위 대학에서 계산생물학, 화학 또는 물리학, AI 또는 양자학을 모두 공부한 다학제 신세대 인재를      찾고 있습니다. 적절한 도구를 조합하면, 전통적으로 몇 달, 몇 년, 심지어 수십 년이 걸리던 문제를 며칠 또는 몇 주 만에 해결할 수 있습니다.  

사진 출처: 넥서스 룩셈부르크/팬케이크! 사진작가