KAIST는 과학기술정보통신부가 주관하는 AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다. 이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는 의과학 특화 AI 파운데이션 모델을 개발하며 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다. 루닛 컨소시움에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과 KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다. 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인 증거사슬 기반 전주기 의과학 AI 모델과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 멀티 에이전트 서비스를 구축·실증할 예정이다. KAIST는 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다.
세포의 상태를 원하는 방향으로 조절하는 것은 신약 개발, 암 치료, 재생 의학 등 생명과학 분야의 핵심 과제지만, 적합한 약물이나 유전자 표적을 찾는 일은 쉽지 않다. 이에 KAIST 연구진은 세포와 약물 반응을 레고블록처럼 분해하고 다시 조립하는 방식으로 수학적으로 모델링해, 실제로 실험하지 않은 세포와 약물의 새로운 반응은 물론 임의의 유전자 조절 효과까지 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 생성형 AI를 활용해 세포를 목표 상태로 유도할 수 있는 약물과 유전자 표적을 찾아내는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. ‘잠재공간(latent space)’은 이미지 생성 AI가 사물이나 세포의 특징을 수학적으로 정리해 놓은 보이지 않는 ‘지도’와 같은 공간이다. 연구팀은 이 공간에서 세포의 상태와 약물의 효과를 각각 분리해내고, 이를 다시 조합해 실험하지 않은 세포-약물 조합의 반응을 예측하는 방식을 고안했다. 이 원리를 확장해, 특정 유전자를 조절했을 때 어떤 변화가 나타나는지도 예측할 수 있음을 보였다. 연구팀은 실제 데이터를 활용해 이 기술을 검증했다. 그 결과 대장암 세포를 정상
한성숙 장관, AI 스타트업 대표들과 간담회 “AX 대전환 중심은 스타트업” 중소벤처기업부는 1일 AI 스타트업 뤼튼테크놀로지스를 방문해 ‘AI 스타트업 간담회’를 열고, 제조·바이오·콘텐츠·금융 등 4대 핵심 도메인에서 혁신 AI 스타트업 대상 오픈이노베이션 지원 강화 방안을 논의했다고 밝혔다. 이번 간담회는 창업 현장의 목소리를 정책에 반영하기 위한 아홉 번째 정책현장 투어다. 간담회는 국정과제인 ‘세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 나라’ 실현을 위해 마련됐다. 주요 산업과 기업, 소상공인의 AI 대전환(AX)을 주도할 혁신 AI 스타트업 지원 방향을 스타트업 대표와 전문가 등이 함께 논의했다. 행사는 국가 AI 전략위원회 산업 AX 분과위원 최재식 인이지 대표의 ‘글로벌 AX 기술 동향 발표’로 시작됐다. 이어 뤼튼테크놀로지스의 ‘소상공인 대상 AI 에이전트 기술’과 뷰노의 ‘의료 데이터 학습 기반 건강관리 AI 솔루션’ 시연이 진행됐다. 마지막으로 AI 스타트업 지원 정책 관련 애로사항 및 건의사항 답변이 이어졌다. AI 스타트업 대표들은 중기부가 제조·바이오 등 분야별 가치사슬(Value Chain)을 기반으로 대기업 등 수요기업과 스타트업 간 맞춤형
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