강의예약│5명의 전문가 토론: 신기술의 물결 속에서 AI 대형 모델이 신약 연구개발에 어떤 영향을 미칠까?
1978년 Stuart Marson과 캘리포니아 대학의 동료들은 세계 최초의 CADD 상업 회사를 설립하고 화학 반응 및 데이터베이스 검색 시스템 개발을 개척했습니다.
그 이후 CADD(컴퓨터 지원 약물 설계)는 급속한 발전 시대에 접어들었고 제약 회사가 약물 연구 및 개발을 수행하는 중요한 수단 중 하나가 되어 이 분야에 혁명적인 업그레이드를 가져왔습니다.
1981년 10월 5일, Fortune지는 "차세대 산업 혁명: Merck Designs Drugs Through Computers"라는 제목의 표지 기사를 게재하여 CADD 기술의 출현을 공식적으로 알렸습니다.
1996년 SBDD(구조 기반 약물 설계)를 기반으로 개발된 최초의 약물 탄산탈수효소 억제제가 성공적으로 시장에 출시되었으며, 약물 연구 개발에서 CADD의 중요성도 검증되었습니다.
다음 수십 년 동안 구조 기반 CADD는 약물 스크리닝에 효과적인 방법이었습니다.
동시에 구조 생물학, 유전체학, 단백질체학, 생물정보학 및 기타 기술의 발전도 CADD의 발전을 촉진하고 있습니다.
최근 몇 년간 AI 기술이 점진적으로 발전할 때까지 기존 CADD 기술은 계속해서 발전하여 데이터 기반 AIDD(인공지능 신약 발견 및 설계) 고급 단계로 진입했습니다.
2020년 영국 회사인 Exscientia가 AI를 기반으로 개발한 약물이 임상 시험 승인을 승인받았습니다. 이는 AI가 설계한 세계 최초의 분자로 임상 단계에 진입하여 AI 의약품 분야에서 중요한 이정표가 되었습니다.
2020년은 또한 국내 AI 제약 파이낸싱이 폭발적으로 증가한 첫 해가 되었습니다. 일년 내내 총 12건의 파이낸싱 이벤트가 발생하여 총 금액이 27억 위안을 넘어 전년 대비 약 10배 증가했습니다.
향후 2~3년 동안 인공지능의 급속한 발전으로 인해 과거에는 눈에 띄지 않았던 의약품 연구개발이 이제는 많은 주목을 받고 있습니다. 2022년 기준 글로벌 AI 제약산업 관련 파이낸싱은 144건, 총액은 60억 달러가 넘는다.
AIDD는 2012년 세계 최초 AI 제약회사 설립 이후 10년간의 산업화를 거쳐왔습니다.
전염병의 안개가 점차 사라지면서 AI 제약 산업은 점차 냉각기에 접어 들었습니다. AI 의약품에 대한 화두는 2~3년 전부터 다시 열풍으로 돌아온 것으로 보인다. 이는 대형 AI 모델의 급부상 때문이다.
인공지능 시대의 강력한 도구인 AI 대형 모델이 제약업계에 어떤 폭풍을 몰고 올 것인가?
AI 기술은 어떻게 전통적인 약물 연구 및 개발의 병목 현상을 극복하고 약물을 더 빨리 시장에 출시할 수 있습니까?
AI 의약품이 국산 신약 혁신과 코너킥 추월의 기회가 될 수 있을까?
국내 제약회사들이 신약 연구개발에 있어 직면하고 있는 많은 문제들을 보다 깊이 있고 체계적으로 논의하기 위해 Leifeng.com에서는 "인간-기계 협력 하에 신약 연구 및 개발"이라는 주제로 세미나를 개최할 예정입니다. '모델' 6월 8일 오후 8시~10시 》온라인 원탁 포럼.
이 포럼은 저장대학교 약학대학 Xie Changyu 교수, 북경대학교 약학대학 연구원 Liu Zhenming, Tencent Healthcare AIDD 기술 리더 Liu Wei, 저장대학교 지능형 지능 학장 Duan Hongliang이 주최합니다. 제약연구소, 칭화대학교 지능형산업연구소 전략 Zhang Yu 개발협력부장 등이 토론에 참여했다.
독자들은 기사 하단에 있는 포스터의 QR 코드를 스캔하여 전문가 커뮤니티에 입장할 수 있습니다. 귀하의 질문을 수집 및 요약하여 게스트에게 피드백하고 토론 세션에서 답변해 드립니다.
손님 소개
사회자: Xie Changyu, 절강대학교 약학대학 교수
절강대학교 약학부 교수, Qiushi 공학 교수. 양자물리학과 인공지능 분야의 이중 배경을 지닌 학자로서 소분자 약물 설계 분야의 최첨단 알고리즘 연구에 주력하고 있습니다.
시창위 교수는 2006년 캐나다 토론토대학교에서 공학물리학 학사학위를 취득하고, 2012년 캐나다 오타와대학교에서 이학박사 학위를 취득했습니다. 국립연구소. 그 후 각각 토론토 대학교와 MIT에서 이론 화학과 개방형 양자 시스템에 대한 박사후 연구를 진행했습니다. 2018년 Xie Changyu 교수는 Tencent에 새로 설립된 Quantum Laboratory에 합류하여 이론 및 알고리즘 팀을 이끌고 디자인을 포함한 자연 과학 분야에서 최첨단 컴퓨팅 기술(예: 양자 컴퓨팅 및 인공 지능)의 응용을 탐구했습니다. 약물과 유기재료. 2022년 9월부터 현재까지 Xie Changyu 교수가 저장대학교 약학부에 부임했습니다.
지난 5년 동안 Xie Changyu 교수는 Nat. Mach., Nat. Chem., Phys. Lett., Chem. Sci. 등 그는 양자 컴퓨팅 및 양자 컴퓨팅과 관련된 약 40편의 논문을 발표했습니다. 제24회 중국 특허상 은상 수상.
Liu Zhenming, 북경대학교 약학대학 연구원
이 과학자는 우리나라의 혁신적인 항종양제 및 AIDD 연구 개발 전문가이자 국립 화합물 자원 도서관 북경대학교 분과장이기도 합니다. 현재 그의 연구 방향은 의약화학과 약물 디자인입니다.
Liu Zhenming 교수는 2000년 북경대학교 약학대학 의약화학 학사 학위를 취득했습니다. 2005년 북경대학교 화학 및 분자공학대학에서 물리화학 박사 학위를 취득했습니다. 같은 해 북경대학교 약학부에 입사했습니다. 약학대학 교사.
프로젝트 리더이자 메인 멤버로서 Liu 교수는 국가 자연 과학 재단, 863 프로그램, 주요 국가 과학 기술 프로젝트, 국가 과학 기술 핵심 R&D 계획, 베이징 자연 과학 재단 등 21개 국가 과학 연구 프로젝트에 참여하고 완료했습니다. , 등. 지난 5년 동안 그는 국내외 주요 학술지에 70편 이상의 연구 논문을 발표했으며, 5권의 교과서 및 단행본 작성을 주도 및 참여했으며, 5개의 중국 발명 특허를 출원 및 획득했으며, 10개 이상의 컴퓨터 소프트웨어를 보유했습니다. 저작권 인증서. 그는 약물 분자 설계 및 단백질 기능 연구에 관한 10편의 관련 논문을 발표했으며, 이들 논문은 모두 SCI에 포함되었습니다.
Liu Wei, Tencent Healthcare AIDD 기술 리더
Tencent Healthcare AIDD 기술 리더. 2017년 Tencent에 합류한 이후 그는 의료용 인공 지능 애플리케이션과 관련된 연구 개발 업무를 담당해 왔습니다. 2019년에는 Tencent의 AIDD 기술 플랫폼 개발에 집중하기 시작했으며 현재는 저분자의 주요 전임상 연구 단계를 다루고 있습니다. 그리고 이 기간 동안 그는 국제 및 국내 AI 대회에서 여러 상을 수상했습니다.
Tencent에 합류하기 전에 Liu Wei는 주로 인터넷 검색, 광고 등 다양한 시나리오에서 기계 학습 응용 분야에 종사했습니다. 그는 기계 학습 응용 분야에 참여한 중국 최초의 엔지니어 중 한 명이었습니다.
Duan Hongliang, 저장 공과대학 지능형 제약 연구소 소장
절강공과대학교 교수이자 저장공과대학 지능형약학연구소장으로 주로 AI 약물 연구에 종사하고 있는 그는 AI 약물 연구 및 개발의 심각한 데이터 부족이라는 '고충점'을 고려하여 HTS Together가 확보한 약물 빅데이터와 AI 기술을 활용하여 'HTS+AI' 듀얼 드라이브 기술 기반의 약물 개발 플랫폼을 구축하고 전임상 후보물질의 지능적이고 효율적인 발굴에 중점을 두고 있습니다.
Duan Hongliang 교수는 중국과학원 상하이 메디카 연구소에서 의약화학 박사 학위를, 미국 오하이오주 호머대학교에서 인공지능 석사 학위를 취득했습니다. 두안 교수는 미국 오클라호마의료재단에서 다년간 HTS(High-Throughput Screening) 기반 신약 개발에 참여해 왔으며, 핵심 멤버로 개발된 당뇨병치료제는 프랑스 세르비에제약(Servier Pharmaceutical)에 이관됐다. 200만원짜리 회사.
두안홍량 교수는 수십편의 고급 SCI 등재 논문을 핵심 회원으로 개발한 당뇨병 치료제를 2억 위안에 해외 제약회사에 양도했다. 현재 임상 연구 단계에 있습니다.
Zhang Yu, 칭화대학교 지능형산업연구소 전략개발협력부장
칭화대학교 지능형 산업 연구소장 보좌관이자 전략 개발 및 협력 부서장입니다.
장 유 이사는 칭화대학교 전자공학과에서 학사 및 석사 학위를 취득하고 베이징 공과대학에서 경영학 박사 학위를 취득했으며 15년 이상 Microsoft에서 근무했으며 Microsoft 아시아 태평양 교육 협력 관리자를 역임했습니다. 교육 산업 관리자, 정부 산업 이사, 아시아 태평양 R&D 그룹 회장의 Microsoft 보조원 외에도 Rongquan Holdings(중국) 그룹 회장, Hailan Holdings 전무 이사, SkyOcean Holdings 그룹 부사장 등을 역임했습니다. .
Microsoft에 재직하는 동안 Zhang Yu 이사는 Microsoft의 Top Attainment Award와 회사의 Circle of Excellence Platinum Award를 포함하여 Microsoft로부터 많은 상과 명예를 받았습니다.
장 유 감독은 다양한 분야에서 연구를 거듭해 '킹스 초이스' 과학기술상, '챌린지 컵' 전국 대학생 및 중학생 테마 디자인 공모전 '최고 창작상', 베이징굿 1등상을 수상했다. 뉴스 및 전국 우수 교육자 그는 많은 상을 수상했으며 많은 대학에서 방문 교수로 활동하고 있으며 많은 성 및 도시에서 개발 컨설턴트로 활동하고 있습니다.
강의정보
주제: "인간-기계 협업" 모델에 따른 신약 연구 및 개발
시간: 6월 8일, 20:00-22:00 베이징 시간
주최자: Leifeng.com GAIR Live & "의료 및 건강 AI Nuggets"
전문가 그룹 시청 및 참여 방법:
독자들은 기사 하단 포스터의 QR 코드를 스캔하고 WeChat(WeChat ID: icedaguniang)에 플래너 Wu Tong을 추가한 후 "이름 + 직위"를 메모해 전문가 그룹에 가입하고 이 온라인 포럼을 시청할 수 있습니다. 실시간으로 소통하고 질문하세요.
GAIR Live 소개
GAIR(Global Conference on Artificial Intelligence and Robotics)는 Leifeng.com과 중국컴퓨터연맹(CCF)이 공동 창립한 CCF-GAIR 컨퍼런스로 2016년에 시작되었습니다. , 그리고 인공 지능의 물결 아래 투자. 세계를 위한 새로운 플랫폼, 그리고 "세 세계를 연결한다"는 Leifeng.com의 새로운 포지셔닝도 이번 컨퍼런스에서 확립되었습니다.
수년간의 개발 끝에 GAIR 컨퍼런스는 광동-홍콩-마카오에서 열리는 인공 지능 분야에서 단연 최대 규모, 최고 수준, 가장 포괄적인 학술, 산업 및 투자 행사가 되었습니다. 그레이터 베이 지역.
GAIR Live는 Leifeng.com의 라이브 비디오 브랜드로 신선하고 깊이 있고 독창적인 유명인 인터뷰와 대화 콘텐츠를 출력하고 산업, 학습, 연구 및 투자를 발산하는 독특한 온라인 플랫폼을 만드는 것을 목표로 합니다.
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대형 AI 모델은 매우 비싸며 대기업과 슈퍼 부자만이 성공적으로 플레이할 수 있습니다.
Apr 15, 2023 pm 07:34 PM
ChatGPT 화재는 또 다른 AI 열풍을 불러일으켰습니다. 그러나 업계에서는 일반적으로 AI가 대형 모델 시대에 진입하면 대형 AI 모델을 만드는 데 비용이 많이 들기 때문에 대기업과 슈퍼 부자만이 AI를 감당할 수 있다고 생각합니다. . 첫 번째는 계산 비용이 많이 든다는 것입니다. 토론토 대학교 마케팅 교수인 Avi Goldfarb는 "회사를 시작하고 대규모 언어 모델을 직접 개발하고 직접 계산하려면 비용이 너무 높습니다. OpenAI는 매우 비싸서 수십억 달러의 비용이 듭니다." ." 렌탈 컴퓨팅은 확실히 그럴 것입니다. 훨씬 저렴하지만 기업은 여전히 AWS와 다른 기업에 비싼 수수료를 지불해야 합니다. 둘째, 데이터 비용이 비싸다. 훈련 모델에는 엄청난 양의 데이터가 필요하며, 데이터를 쉽게 사용할 수 있는 경우도 있고 그렇지 않은 경우도 있습니다. CommonCrawl 및 LAION과 같은 데이터는 무료입니다.
AI 중심의 데이터 거버넌스 시스템을 구축하는 방법은 무엇입니까?
Apr 12, 2024 pm 02:31 PM
최근에는 신기술 모델의 등장과 다양한 산업에서의 응용 시나리오의 가치가 연마되고, 대용량 데이터의 축적으로 인한 제품 효과가 향상되면서 소비, 인터넷 등의 분야에서 인공지능 응용이 방사되고 있습니다. 제조업, 에너지, 전기 등 전통산업에 설계, 조달, 생산, 관리, 판매 등 경제 생산 활동의 주요 연결고리에서 다양한 산업 분야 기업의 인공지능 기술 및 적용 성숙도가 지속적으로 향상되고 있으며, 모든 연결고리에서 인공지능의 구현 및 적용 범위가 가속화되고 있습니다. 산업 상태를 개선하거나 운영 효율성을 최적화하고 자체 장점을 더욱 확장하기 위해 점차적으로 주요 사업과 통합합니다. 인공 지능 기술의 혁신적인 응용 프로그램의 대규모 구현은 빅 데이터 지능 시장의 활발한 발전을 촉진했으며 기본 데이터 거버넌스 서비스에 시장 활력을 불어넣었습니다. 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 컴퓨팅으로
대중 과학: AI 대형 모델이란 무엇입니까?
Jun 29, 2023 am 08:37 AM
AI 대형 모델은 대규모 데이터와 강력한 컴퓨팅 능력을 활용해 훈련한 인공지능 모델을 말한다. 이러한 모델은 일반적으로 높은 정확도와 일반화 능력을 갖고 있어 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 대규모 AI 모델을 훈련하려면 많은 양의 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요하며 일반적으로 훈련 프로세스를 가속화하려면 분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용해야 합니다. 이러한 모델의 훈련 과정은 매우 복잡하며 데이터 분포, 기능 선택, 모델 구조 등에 대한 심층적인 연구와 최적화가 필요합니다. AI 대형 모델은 광범위한 응용 분야를 갖추고 있으며 스마트 고객 서비스, 스마트 홈, 자율 주행 등 다양한 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션에서 AI 대형 모델은 사람들이 다양한 작업을 보다 빠르고 정확하게 완료하고 작업 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
대규모 AI 모델 시대, 새로운 데이터 저장 기반으로 교육, 과학 연구의 디지털 지능 전환 촉진
Jul 21, 2023 pm 09:53 PM
AIGC(Generative AI)는 일반 인공지능(AI)의 새로운 시대를 열었습니다. 대형 모델을 중심으로 한 경쟁은 더욱 치열해졌습니다. 컴퓨팅 인프라가 경쟁의 주요 초점이 되었으며, 권력의 각성은 점점 더 업계의 합의가 되었습니다. 새로운 시대에는 대규모 모델이 단일 양식에서 다중 양식으로 이동하고 매개변수 및 교육 데이터 세트의 크기가 기하급수적으로 증가하며 동시에 대규모 비정형 데이터에는 고성능 혼합 로드 기능의 지원이 필요합니다. 데이터 집약적 새로운 패러다임이 인기를 얻고 있으며, 슈퍼컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅(HPC)과 같은 애플리케이션 시나리오가 점점 더 심화되고 있습니다. 기존 데이터 스토리지 기반은 계속해서 업그레이드되는 요구 사항을 더 이상 충족할 수 없습니다. 컴퓨팅 파워, 알고리즘, 데이터가 인공지능 발전을 이끄는 '트로이카'라면, 외부 환경의 거대한 변화 속에서 이 세 가지가 시급히 역동성을 되찾아야 한다.
Vivo, 자체 개발한 범용 AI 모델 '블루 하트 모델' 출시
Nov 01, 2023 pm 02:37 PM
Vivo는 11월 1일 2023 개발자 컨퍼런스에서 자체 개발한 일반 인공지능 대형 모델 매트릭스인 Blue Heart 모델을 공개했습니다. Vivo는 Blue Heart 모델이 각각 서로 다른 매개변수 수준을 가진 5개 모델을 출시할 것이라고 발표했습니다. 여기에는 세 가지 수준의 매개변수가 포함되어 있습니다. : 10억, 수백억, 수천억의 핵심 시나리오를 다루며, 모델 역량은 업계 선두 위치에 있습니다. Vivo는 좋은 자체 개발 대형 모델은 대규모, 포괄적인 기능, 강력한 알고리즘, 안전하고 신뢰할 수 있는, 독립적인 진화라는 다섯 가지 요구 사항을 충족해야 하며 널리 오픈 소스여야 한다고 믿습니다. 그 중 내용은 다음과 같습니다. 첫 번째는 블루하트 모델인 모델 7B로, 이는 휴대폰과 클라우드의 듀얼 서비스를 제공하도록 설계된 70억대 모델이다. Vivo는 이 모델이 언어 이해, 텍스트 생성 등의 분야에 사용될 수 있다고 말했습니다.
2022년 5가지 새로운 기술 트렌드
Apr 08, 2023 pm 09:51 PM
오늘날 비즈니스에 도움이 되는 새로운 기술 동향이 많이 있습니다. 사업가로서 새로운 트렌드를 인지하는 것은 회사에 활력소가 될 수 있기 때문에 매우 필요합니다. 이 정보를 사용하면 잠재 고객이 쉽게 연락할 수 있도록 회사를 쉽게 업그레이드할 수 있습니다. 또한 최신 기술 동향을 통해 기업은 기술 세계에서 관련성을 유지할 수 있습니다. 3D 프린팅부터 사이버 보안을 통한 해커 제거에 이르기까지 비즈니스가 성장하고 고객을 유지하려면 이러한 기술 동향을 채택하는 것이 중요합니다. 귀하의 비즈니스가 크게 성장하는 데 도움이 될 수 있는 2022년 5가지 신기술 동향은 다음과 같습니다. 1. 인공지능과 머신러닝 인공지능은 몇 년 전부터 대중화되었지만, 그 속도는 줄어들지 않고 있습니다. 2022년에도 계속해서 발전해 최고의 기술이 될 것입니다. 예를 들어, 오늘날 일부 인기 있는
인간의 두뇌와 관련하여, 망각하는 법을 배우면 대형 AI 모델이 더 좋아질까요?
Mar 12, 2024 pm 02:43 PM
최근 컴퓨터 과학자 팀은 기존의 대규모 언어 모델에서는 볼 수 없는 기능인 알려진 정보를 주기적으로 잊어버리는 기능을 갖춘 보다 유연하고 탄력적인 기계 학습 모델을 개발했습니다. 실제 측정에 따르면 많은 경우 "망각 방법"이 훈련에 매우 효율적이며 망각 모델이 더 잘 수행되는 것으로 나타났습니다. 기초과학연구원의 권재아 AI 엔지니어는 “이번 연구는 AI 분야에서 상당한 진전을 의미한다”고 말했다. '망각법' 훈련 효율은 현재 주류 AI 언어 엔진의 대부분이 인공 신경망 기술을 사용하고 있다. 이 네트워크 구조의 각 "뉴런"은 실제로 수학적 기능으로 서로 연결되어 정보를 수신하고 전송합니다.
강의예약│5명의 전문가 토론: 신기술의 물결 속에서 AI 대형 모델이 신약 연구개발에 어떤 영향을 미칠까?
Jun 08, 2023 am 11:27 AM
1978년에 스튜어트 마슨(Stuart Marson)과 캘리포니아 대학의 다른 사람들은 세계 최초의 CADD 상업 회사를 설립하고 화학 반응 및 데이터베이스 검색 시스템 개발을 개척했습니다. 이후 CADD(Computer-Aided Drug Design)는 급속한 발전 시대에 접어들었고 제약회사가 약물 연구 및 개발을 수행하는 중요한 수단 중 하나가 되어 이 분야에 혁명적인 업그레이드를 가져왔습니다. 1981년 10월 5일 포춘(Fortune)지는 "차세대 산업 혁명: 머크가 컴퓨터를 통해 약을 설계하다"라는 제목의 표지 기사를 게재하여 공식적으로 CADD 기술의 출현을 알렸습니다. 1996년에는 SBDD(구조 기반 약물 설계)를 기반으로 개발된 최초의 약물 탄산탈수효소 억제제가 성공적으로 시장에 출시되었으며, CADD는 약물 연구 및 개발에 널리 사용되었습니다.
