\n\n비교적 새로운 스타트업인 EvolutionaryScale은 과학 연구를 위해 혁신적인 단백질을 생성할 수 있는 AI 모델을 구축하기 위해 대규모의 자금을 확보했습니다.
\n\nEvolutionaryScale는 화요일에 이전 GitHub CEO인 Nat Friedman, Daniel Gross, 그리고 Lux Capital이 주도하는 시드 라운드에서 Amazon과 NVentures, Nvidia의 기업 투자 부문에서 참여한 1억 4200만 달러를 조달했다고 밝혔습니다. 이 스타트업은 또한 약제 발견 및 재료 과학에서 사용하기 위한 단백질을 생성할 수 있는 "프론티어 모델"로 설명하는 AI 모델인 ESM3을 공개했습니다.
\n\nEvolutionaryScale의 공동 창업자이자 주요 과학자인 Alexander Rives는 성명에서 'ESM3는 AI가 생물학에서 구조, 기계 및 마이크로칩을 공학하는 방식과 동일한 원리로 엔지니어링 도구로 사용될 수 있는 생물학의 미래로 한 걸음 나아갑니다,'라고 말했습니다.
\n\nRives는 2019년 Meta의 AI 연구소인 FAIR에서 일할 당시 Tom Secru와 Sal Candido와 함께 단백질을 탐색하기 위해 생성 AI 모델을 개발하기 시작했습니다. 그들의 팀이 해체된 후에 Rives, Secru 및 Candido는 Meta를 떠나 시작한 작업을 계속했습니다.
\n\n단백질을 특징화하면 질병의 메커니즘을 밝혀내어 그것을 늦추거나 되돌릴 방법을 알 수 있으며, 단백질을 작성하면 완전히 새로운 종류의 의약품, 도구 및 치료법을 창출할 수 있습니다. 그러나 현재 실험실에서 단백질을 디자인하는 과정은 컴퓨터 및 인적 자원면에서 비용이 많이 듭니다.
\n\n단백질을 디자인하려면 몸 속이나 제품 안에서 특정 작업을 수행할 수 있는 구조를 고안한 다음, 해당 구조로 "접히기" 쉬운 아미노산 시퀀스인 단백질을 찾아야 합니다. 단백질은 의도된 기능을 수행하기 위해 올바르게 3차원 모양으로 접어져야 합니다.
\n\n2.78 억 개의 단백질 데이터 세트에서 훈련을 받은 ESM3는 Rives의 말에 따르면 단백질의 시퀀스, 구조 및 기능을 고려해 "추론"할 수 있으며, 이 모델을 통해 새로운 단백질을 생성할 수 있습니다. EvolutionaryScale은 98억 개의 파라미터 모델을 자사의 클라우드 Forge 개발자 플랫폼을 통해 비상업적 사용을 위해 이용할 수 있게 하고 오프라인 사용을 위해 모델의 작은 버전도 공개합니다.
\n\nEvolutionaryScale는 ESM3을 사용하여 해파리의 발광과 산호의 빛나는 색상에 책임을 지는 녹색 형광 단백질(GFP)의 새로운 변형을 생성했다고 주장합니다. 회사 웹사이트에 게재된 사전 인쇄 논문에서 그 작업을 상세히 설명하고 있습니다.
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'우리는 오랫동안 이 작업을 진행해왔고, 이를 과학 커뮤니티와 공유하고 그들이 이를 어떻게 활용하는지 볼 수 있어 기대된다.'라고 Rives는 말했습니다.
\n\n물론 EvolutionaryScale은 기부 기관이 아닙니다. 약 20명의 직원을 고용하고 있는 이 회사는 파트너십, 이용료 및 수익 공유의 조합을 통해 수익을 창출할 계획이라고 TechCrunch에 전했습니다. 예를 들어 약제 기업과 협력하여 그들의 업무에 ESM3을 통합하거나, ESM3을 활용하여 상용화된 역작을 연구한 연구자들과 수익을 공유할 수도 있습니다.
\n\nEvolutionaryScale는 곧 선택된 AWS 고객을 통해 ESM3과 그 파생물을 클라우드 제공업체의 SageMaker AI 개발 플랫폼, Bedrock AI 플랫폼 및 HealthOmics 서비스를 통해 사용할 수 있게 할 예정이라고 밝혔습니다. ESM3은 또한 Nvidia의 NIM 마이크로서비스를 사용하는 일부 고객에게 제공되며, Nvidia의 기업용 소프트웨어 라이선스 지원을 받을 것입니다.
\n\nEvolutionaryScale는 AWS 및 Nvidia 고객 모두 자체 데이터를 사용하여 ESM3을 세밀하게 조정할 수 있다고 합니다.
\n\nEvolutionaryScale가 수익을 창출할 때까지 시간이 걸릴 수 있다. 작년 8월 포브스가 확보한 회사의 피칭 덱에는, 생성 AI 모델이 치료법을 설계하는 데 도움을 줄 수 있는 데까지 10년이 걸릴 수 있다는 점이 반복되어 강조되었습니다. 또한 이미 큰 제약회사와 계약을 맺은 DeepMind의 분사인 Isomorphic Labs, 공개 상장된 Recursion 및 Inceptive와 경쟁해야 할 것입니다.
\n\nEvolutionaryScale의 큰 베팅은 데이터셋을 단백질 이상으로 확장하고 생명공학 응용프로그램을 위한 일반용 AI 모델을 만드는 것입니다.
\n\nEvolutionaryScale 대변인은 '새로운 AI 진보가 점점 커지는 모델, 증가하는 데이터 세트 및 점점 더 많은 컴퓨팅 파워에 의해 주도되고 있다'고 말했습니다. '생물학에서도 마찬가지입니다. 지난 5년간의 연구에서 ESM 팀은 생물학에서 확대를 탐색하였습니다. 언어 모델이 확대되면, 생물학의 기본 원리를 이해하고 생물구조 및 기능을 발견한다는 것을 발견했습니다.'
\n\n모든 그 얘기는 이 기자에게 너무 매우 야심찬 것으로 들립니다만, 수급력이 있는 투자자들이 도움을 줄 것이 틀림없습니다.
