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ACM(Association for Computing Machinery)은 미 에너지부(DOE) Argonne 국립연구소가 포함된 연구팀의 고성능 컴퓨팅 기반 COVID-19 연구에 제1회 ACM Gordon Bell 특별상을 수여했다. 이 연구팀은 AI 시뮬레이션을 통해 SARS-CoV-2 바이러스가 인체 면역체계에 침투해 바이러스 연쇄반응을 일으키는 방법을 조명하는 연구를 수행했다.Argonne 국립연구소 연구원인 Arvind Ramanathan은 권위있는 상을 수상하게 되어 기쁘다면서 AI로 우리가 할 수 있는 일의 경계를 허무는 것이라고 밝혔다. 연구기관과 과학 분야의 대규모 협업을 지원하는 Argonne 국립연구소는 SARS-CoV-2 바이러스의 핵심 단백질 중 하나인 스파이크 단백질의 복잡한 역학을 매우 상세하게 연구하기 위해 인공지능과 고성능 컴퓨팅 자원을 활용하고 있다. 이 연구는 코로나 바이러스 방호법에 따른 자금 지원을 받아 수행되었다.10개 기관, 30명에 가까운 연구원으로 구성된 연구팀은 이 단백질이 어떻게 인간의 세포와 가장 먼저 접촉하는 지점 중 하나인 ACE2 수용체 단백질과 결합하고 상호작용 하는지를 규명하고 있다. 이 결합이 결국 바이러스 세포막과 인간 세포막을 융합시켜 SARS-CoV-2 바이러스가 숙주에 들어가 감염시킬 수 있게 하는 것이기 때문이다.연구진은 단백질은 정적인 것이 아니며 광범위한 운동을 하기 때문에 이를 이해하고 시뮬레이션하려면 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요하다고 밝혔다. 스파이크 단백질의 합리적인 시뮬레이션을 개발하는 것은 약 180만 개의 원자로 구성된 거대한 시스템을 만드는 것이고 시뮬레이션은 심지어 가장 큰 슈퍼컴퓨터를 활용해야 한다. 연구진은 데이터를 보다 쉽게 해석할 수 있도록 대량의 데이터를 요약할 수 있는 기계학습 방법을 개발했다.연구진은 훈련하고 있던 많은 기계학습 모델들이 슈퍼컴퓨터에 사용하기 위해 효율적으로 확장할 필요가 있었으며 인공지능 디자인 분야의 리더인 NVIDIA사와 협력하여 DOE의 Oak Ridge 국립연구소에서 효과적으로 모델을 실행했다.또한 Argonne 국립연구소의 Theta, Texas Advanced Computing Center의 Frontera/Longhorn , San Diego Supercomputing Center의 Comet, Lawrence Livermore 국립연구소의 Lassen 등 미국 최고의 슈퍼컴퓨터를 대거 활용해 데이터를 처리했다. 지금까지 생성된 데이터는 스파이크 단백질의 줄기 부분이 ACE2 수용체와 상호작용할 때 전체적인 움직임을 어떻게 변화시키는지 알려주고 있다고 연구진은 밝혔다. 이 연구결과는 향후 항체나 백신 개발에 도움이 될 것이다. |
