연합 학습과 AI 기반 인프라, 신약 개발 가속화

연합 학습, 인공지능(AI), 고성능 컴퓨팅(HPC)의 융합이 신약 개발을 변화시키고 있습니다. 새로운 협업 모델이 뛰어난 성능을 입증하면서 고급 디지털 인프라에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 연합 학습은 조직 간에 민감한 데이터를 공유하지 않고 AI 모델을 훈련할 수 있게 해주며, 전통적인 접근 방식보다 훨씬 우수한 결과를 보여주었습니다. 한편 생명과학 산업은 점점 더 계산 집약적인 작업 부하를 지원하기 위해 확장 가능한 AI 준비 데이터 센터 용량에 대한 접근성에 대한 압박이 커지고 있습니다.

연합 학습을 통해 제약 회사와 연구 기관은 자체 네트워크 내에서 독점 데이터와 환자 데이터를 안전하게 유지하면서 AI 모델 훈련에 협력할 수 있습니다. 최근 진전으로, 구조 생물학 네트워크는 연합 모델이 참가자가 내부적으로 구축한 모델이나 공개 모델을 포함한 모든 대안보다 뛰어난 성능을 보인다는 것을 입증했습니다. 안전한 연합 학습을 전문으로 하는 Apheris의 CEO는 '우리는 파트너에게 최고의 모델을 제공했으며, 이는 내부적으로 구축할 수 있는 다른 모든 모델이나 공개 모델보다 현저히 뛰어납니다'라고 말했습니다. 이러한 모델의 우수성은 제공된 데이터의 품질과 양, 그리고 사용된 머신러닝 훈련 패러다임에 따라 달라집니다.

Ginkgo BioWorks의 Ginkgo Datapoints 총괄 책임자는 실질적인 채택이 성공의 중요한 척도라고 강조했습니다. '좋은 모델을 종이로만 갖는 것으로는 충분하지 않습니다. 실용적이어야 하고 과학자들이 일상 업무 효율성을 높이기 위해 이를 채택해야 합니다'라고 말했습니다. 그러나 소규모 바이오제약 업체의 경우 연합 학습 네트워크가 대형 제약회사 전용 클럽이 될 수 있다는 우려가 있습니다. 소규모 기업을 위한 분석 기술 대중화에 힘쓰는 LiVeritas Biosciences의 공동 창업자는 '연합 학습이 역사적으로 소규모 업체를 불리하게 만든 접근 불균형을 재현한다면 기회를 놓치는 것'이라고 말했습니다.

이러한 협업 AI 기술이 발전함에 따라 생명과학 분야는 이를 지원하는 인프라를 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 빅데이터, AI, HPC의 융합이 신약 발견, 정밀 의학, 유전체학을 가속화하면서 디지털 인프라는 이제 연구실 공간만큼이나 R&D에 중요해졌습니다. 제약 회사, 생명공학 기업, 임상연구수탁기관(CRO), 연구 기관들은 시장 출시 시간을 단축하고 데이터 집약적 연구를 확장하면서 지식 재산을 보호해야 하는 압박을 받고 있습니다. AI 모델은 이제 분자 구조를 분석하고, 단백질 접힘을 예측하며, 화합물 상호작용을 시뮬레이션하는 데 전통적인 방법보다 훨씬 짧은 시간이 소요되며, HPC 시스템은 수천 개의 프로세싱 코어에서 병렬 연산을 가능하게 합니다.

AI와 HPC의 통합은 임상 연구에서도 시험 설계 최적화, 환자 코호트 식별, 예측 모델링 강화를 통해 지원합니다. 실시간 데이터 처리는 시험 효율성과 규제 승인 성공 가능성을 높입니다. 한편 정밀 의학은 HPC 기반 유전체 분석을 통해 개별 환자에 맞춘 치료를 제공하고, 고급 생물의약품 제조와 약물 안전성 모니터링도 이러한 컴퓨팅 기능의 혜택을 받습니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 조직은 고밀도 전력, 고급 냉각, 저지연 연결, 강력한 보안을 제공하는 AI 준비 데이터 센터 환경이 필요합니다. 전통적인 엔터프라이즈 IT 인프라는 이제 생성 AI 훈련, 딥러닝, 대규모 언어 모델 작업 부하에 충분하지 않습니다.

클라우드 슈퍼컴퓨팅은 현대 연구의 계산 요구를 충족하기 위해 유연한 자원을 제공합니다. 데이터 센터 위치, 전력 가용성, 규제 준수는 과학 혁신을 가능하게 하는 전략적 요소로 부상하고 있습니다. 업계 동향에 따르면 향후 작업 부하는 더욱 계산 집약적이고 전력 밀도가 높아질 것이며, AI는 데이터 센터 부문을 지속적인 GPU 밀집 클러스터에 초점을 맞춘 AI 팩토리와 클라우드 및 엔터프라이즈 요구를 위한 범용 시설의 두 가지 경로로 재편할 것입니다. 엣지 데이터 센터는 병원과 연구 허브 근처에서 추론 작업의 지연 시간을 최소화하기 위해 중요성이 더욱 커질 것입니다.

데이터 센터의 신뢰성은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 의료 시스템은 전자 건강 기록, 진단 영상, AI 지원 임상 결정 도구를 위해 데이터 센터에 의존합니다. 다운타임은 진단을 지연시키고, 원격 의료를 중단시키며, 신약 발견 시뮬레이션을 포함한 중요한 의학 연구를 중단시킬 수 있습니다. AI와 HPC 작업 부하가 확장됨에 따라 운영 기준은 '강력함'에서 '필수 불가결'로 높아지고 있습니다. 전문가들은 데이터 센터 관리자에게 사이버 보안을 강화하고, 액체 냉각 및 고급 네트워킹을 통한 확장 가능한 고밀도 성장을 계획하며, 위험을 최소화하고 지속적인 운영을 보장하기 위해 예측 분석을 채택할 것을 조언합니다.