엔비디아 블로그에 올라온 글을 번역 및 편집한 글입니다.
과학자들은 이제 Evo 2를 사용할 수 있습니다. Evo 2는 모든 생명체의 유전 암호를 이해하는 강력한 AI 모델로, 오늘 공개된 가장 큰 규모의 공개 유전체 AI 모델입니다. 이 모델은 비영리 생의학 연구 기관 Arc Institute와 스탠퍼드 대학교가 NVIDIA DGX Cloud를 기반으로 공동 개발했습니다.
Evo 2는 NVIDIA BioNeMo 플랫폼을 통해 글로벌 개발자들에게 제공되며, NVIDIA NIM 마이크로서비스를 활용해 손쉽고 안전하게 AI를 배포할 수 있습니다.
Evo 2는 약 9조 개의 뉴클레오타이드(유전자의 기본 구성 요소)로 이루어진 방대한 데이터셋을 학습했으며, 이를 활용하여 다음과 같은 연구에 적용할 수 있습니다.
- 단백질의 구조와 기능 예측
- 신약 및 산업용 분자 탐색
- 유전자 변이가 기능에 미치는 영향 분석
"Evo 2는 생성형 유전체학의 중요한 이정표입니다. 이 모델을 통해 생명의 근본적인 구성 요소를 더 깊이 이해할 수 있으며, 의료 및 환경 과학에서 지금은 상상할 수 없는 혁신을 만들어낼 것입니다."
- Patrick Hsu (패트릭 후, Arc Institute 공동 창립자, UC 버클리 바이오공학 부교수)
Evo 2는 NVIDIA NIM 마이크로서비스를 통해 다양한 생물학적 서열을 생성할 수 있으며, 연구자들은 모델 매개변수를 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
또한, 자체 데이터를 활용해 Evo 2를 미세 조정하고 싶다면, 오픈소스 NVIDIA BioNeMo Framework를 사용해 모델을 다운로드하고 활용할 수 있습니다.
"생물학적 설계는 오랫동안 노동집약적이고 예측하기 어려운 수작업 중심의 과정이었습니다. Evo 2를 통해 복잡한 생물학적 시스템을 더 쉽게 설계할 수 있으며, 연구자들은 이전보다 훨씬 짧은 시간 안에 혁신적인 결과를 도출할 수 있습니다."
- Brian Hie (브라이언 하이, 스탠퍼드 대학교 화학공학 부교수, Arc Institute 연구원)
Arc Institute는 2021년 6억 5천만 달러의 기부금으로 설립되었으며, 연구자들이 장기적인 연구에 집중할 수 있도록 8년간의 연구 자금 및 최첨단 실험실 공간을 제공합니다.
이 연구 환경에 NVIDIA의 가속 컴퓨팅 기술이 더해지면서, 연구자들은 더 복잡한 프로젝트를 수행하고, 대규모 데이터를 분석하며, 연구 결과를 더 빠르게 도출할 수 있습니다.
NVIDIA는 Evo 2 프로젝트를 지원하기 위해 AWS 기반 NVIDIA DGX Cloud에서 2,000개의 NVIDIA H100 GPU를 제공하였으며, 이를 통해 연구자들은 대규모 연산 클러스터를 활용하여 더욱 유연하게 연구를 진행할 수 있습니다.
Evo 2는 DNA, RNA, 단백질을 분석할 수 있으며, 다양한 생명체(식물, 동물, 박테리아)를 포함한 방대한 데이터를 학습하였습니다. 이를 통해 의료, 농업 생명공학, 재료과학 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.
1. 의료 및 신약 개발
- 특정 질병과 연관된 유전자 변이를 분석하고, 표적 치료를 위한 새로운 분자를 설계할 수 있습니다.
- 예를 들어, 스탠퍼드 대학교와 Arc Institute 연구진은 Evo 2를 활용하여 BRCA1 유전자의 변이가 유전자 기능에 영향을 미칠 가능성을 90%의 정확도로 예측하는 데 성공했습니다.
2. 농업 생명공학
- 기후 변화에 강한 작물 품종을 개발하거나, 영양 밀도가 높은 농산물을 연구하는 데 기여할 수 있습니다.
- 이를 통해 전 세계 식량 부족 문제 해결에도 도움을 줄 수 있습니다.
3. 환경 및 재료과학
- Evo 2는 바이오 연료 개발뿐만 아니라, 오일 및 플라스틱을 분해하는 단백질을 설계하는 데 활용될 수 있습니다.
"Evo 2를 배포하는 것은 마치 강력한 새로운 망원경을 우주의 끝으로 보내는 것과 같습니다."
- Dave Burke 데이브 버크, Arc Institute 최고 기술 책임자, CTO)
