[더구루=오소영 기자] 알파벳의 자회사 아이소모픽랩스가 노벨상 수상자 4명으로 구성된 자문 위원회를 출범했다. 세계적으로 저명한 학자들의 지식을 접목해 인공지능(AI) 신약 개발에 속도를 낸다. [유료기사코드] 아이소모픽랩스는 과학자문위원회(Scientific Advisory Board, 이하 SAB)를 출범했다고 지난 9일(현지시간) 밝혔다. 초대 SAB 위원은 노벨상 수상자 4명으로 구성된다. 먼저 제니퍼 다우드나 박사는 미국의 생화학자다. 특정 유전자를 정확하게 자르거나 편집하는 유전자 가위로 2020년 노벨 화학상을 받았다. 미국 버클리 캘리포니아대 교수이자 미국 하워드휴즈 의학연구소 연구원, 글래드스톤 연구소의 선임 연구원이다. UC 버클리·UC 샌프란시스코 대학 산하 비영리 연구센터인 유전체 혁신 연구소의 센터장도 맡고 있다. 데이비드 맥밀란 박사는 2021년 노벨화학상 수상자다. 비대칭 유기촉매 반응 연구로 분자를 만드는 정밀한 도구를 개발한 공로를 인정받아 상을 받았다. 2012년 영국 왕립학회 펠로우, 2013년 에딘버러 왕립학회의 특별 펠로우, 2018년 미국 국립과학원 회원으로 선임됐고 2022년에는 영국에서 기사 작위를 획득했다. 현재
[더구루=오소영 기자] 구글이 초고속 인터넷 사업에 재도전한다. 통신 사업을 담당했던 부서를 '알리리아 테크놀로지'(Aalyria Technologies, 이하 알리리아)라는 회사로 분사하고 레이저 기반 통신 시스템을 개발했다. 지상과 해저, 우주를 잇는 초고속 인터넷을 상용화하겠다는 포부다. [유료기사코드] 13일 업계에 따르면 구글은 사내 통신 사업부를 '알리리아'라는 회사로 분리시켰다. 국가 안보 전문가인 크리스 테일러(Chris Taylor)가 신설 회사를 이끌며 총직원 수는 26명이다. 알리리아는 구글이 그동안 추진한 우주 인터넷 연구를 결집한 결과물이다. 구글의 모기업 알파벳은 2013년 고도 20㎞ 성층권에 풍선을 띄워 오지까지 인터넷을 보급하는 '프로젝프 룬'(Project Loon)에 착수했다. 수십 개의 풍선을 연결하고 예상 경로를 찾아내는 소프트웨어를 개발하는 비밀 프로젝트도 진행했다. 소프트웨어의 코드명은 '민코위스키'(Minkowski)였다. 알파벳은 작년 초 사업성이 떨어진다고 판단해 프로젝트 룬을 중단시켰다. 이후 인터넷 사업을 완전히 접는 분위기였지만 알리리아의 설립으로 제2의 룬 프로젝트가 시작됐다. 알리리아는 레이저 기반 통신
[더구루=오소영 기자] 미국 알파벳의 자회사 딥마인드가 영국 프랜시스크릭 연구소와 인공지능(AI)을 활용한 신약 연구와 질병 예측에 협력한다. [유료기사코드] 프랜시스크릭 연구소는 지난 6일(현지시간) "생명과학 분야에 머신러닝을 적용하고자 딥마인드와 협력을 강화한다"라고 밝혔다. 딥마인드는 프랜시스크릭 연구소 내에 실험실을 연다. 단백질 구조 분석을 위한 머신러닝 모델을 만들도 유전체 데이터를 이용해 질병 유무를 판단하는 유전체학 관련 프로젝트를 수행한다. 영국 런던 도심에 위치한 프랜시스크릭 연구소는 1962년 노벨 생리의학상을 받은 프랜시스 크릭의 업적을 기리고자 지난 2016년 문을 열었다. 과학자 1250여 명이 연구할 수 있는 9만3000㎡ 규모로 유럽 최대 생명과학 연구소로 꼽힌다. 암과 뇌졸중, 심장병 등 질병의 원인을 이해하고 진단·예방하는 방법을 찾는 데 목적을 두고 있다. 딥마인드는 프랜시스크 연구소의 연구 인프라를 활용해 AI 적용을 확대할 것으로 보인다. 딥마인드는 2018년 단백질 구조 예측 AI '알파폴드'(Alphafold)에 이어 2020년 '알파폴드2'를 개발했다. 길게는 수십년이 걸리던 단백질 구조 분석을 컴퓨터를 이용해 단
[더구루=오소영 기자] 구글과 구글의 자회사 웨이모가 자율주행차의 핵심인 '인공지능'(AI) 성능 향상을 위한 연구 결과를 공유했다. [유료기사코드] 16일 업계에 따르면 구글과 웨이모의 연구팀이 발표한 새 논문은 지난 1월 10~12일 온라인으로 열린 세계 최고 권위 머신러닝(ML) 학회 'ICLR 2022'에서 채택된 것으로 뒤늦게 확인됐다. 이들은 논문에서 손실 함수를 다항식·선형 함수로 재설계한 프레임워크 '폴리로스'(PolyLoss)를 제안했다. 손실 함수는 데이터를 토대로 산출한 AI의 예측치와 실측치 간 차이를 최소화해 AI의 성능을 높이는 기초적인 미분 기법이다. 문제의 유형에 따라 평균제곱오차, 이진교차엔트로피 등 여러 종류가 있어 개발자는 적절한 손실 함수를 택하기 쉽지 않다. 연구팀은 폴리로스를 활용하며 개발자의 고민을 해결할 수 있다고 봤다. 작업 대상과 데이터에 따라 유연하게 손실 함수를 조정하며 개발자는 최선의 선택을 할 수 있다. 2차원(2D) 이미지 분류, 3D 객체 감지 등 여러 작업에서 기존 손실 함수보다 우수한 것으로 확인됐다. 웨이모는 이번 연구를 토대로 AI 기술을 향상시키고 자율주행차 사업 경쟁력을 강화할 것으로 보인다
[더구루=홍성일 기자] 글로벌 인공지능(AI) 패권을 두고 미국과 경쟁하고 있는 중국이 자국산 반도체의 기술적 한계라는 벽에 부딪혔다. 딥시크의 자국 칩 사용 시도가 실패로 돌아가면서, 상당기간 중국이 미국 기술에 의존할 수 밖에 없을 것이라는 분석이 나온다. [유료기사코드] 23일 업계에 따르면 딥시크가 당초 5월 출시 예정이던 최신 거대언어모델(LLM) R2 출시를 당분간 미뤘다. 딥시크 R2 출시가 지연된 배경에는 중국 정부의 권고에 따라 도입한 화웨이 어센드(Ascend) 프로세서의 성능 문제가 있었다. 딥시크는 R2의 훈련 과정에 화웨이 어센드 칩으로 구성된 시스템을 도입했다. 문제는 어센드 칩 시스템이 단 한 번의 학습과정도 완료하지 못했다는 점이다. 화웨이 어센드 시스템은 R2 훈련에 필요한 막대한 양의 연산을 제대로 처리하지 못한 것으로 전해졌다. 결국 딥시크는 R2의 학습은 엔비디아 칩, 추론은 화웨이 어센드 칩을 활용하는 것으로 전략을 수정해야만 했고 출시도 지연될 수 밖에 없었다. AI 모델 개발에서 훈련은 방대한 데이터를 처리하며 모델을 만드는 가장 연산 집약적인 단계이며, 추론은 이미 학습된 모델을 활용해 결과를 도출하는 것으로 하드웨
[더구루=홍성일 기자] 생성형 인공지능(AI) 애플리케이션(앱)의 폭발적인 성장에 힘입어 사상 처음으로 비게임 앱의 지출 규모가 게임을 앞질렀다. AI 기술의 발전이 모바일 앱 시장의 지출 지형도를 바꾸고 있는 모양새다. [유료기사코드] 23일 모바일 데이터 분석기업 센서타워의 '2025년 2분기 디지털 시장 지표' 보고서에 따르면 올해 2분기 글로벌 모바일 인앱결제 수익은 전년 동기 대비 11.5% 증가한 410억 달러(약 57조3430억원)를 기록했다. 센서타워는 조사를 시작한 이래 분기 수익으로는 사상 최고치를 기록했다고 덧붙였다. 특히 이번 조사에서는 비게임 앱 지출이 전년 동기 대비 24%나 급증한 211억 달러(약 29조5100억원)를 기록, 200억 달러(약 27조9700억원)에 머문 모바일 게임 부문을 사상 처음으로 넘어섰다. 10년 전 게임 부문 매출은 비게임 앱에 6배에 달했었다. 비게임 앱의 매출 성장은 구독 모델의 보편화와 숏폼 플랫폼 틱톡의 수익화 전략 성공 등으로 모바일 결제에 대한 심리적 장벽이 낮아진 것이 일차적인 이유로 꼽힌다. 틱톡은 인앱 결제를 통해 크리에이터에게 보낼 가상 선물을 구매할 수 있도록 해 막대한 수익을 올리고