Google DeepMind, 신약 개발 엔진 IsoDDE 공개 및 Gemini Deep Think 업데이트

DeepMind의 자회사인 Isomorphic Labs가 신약 개발을 위한 IsoDDE 엔진을 선보였다. 복잡한 테스트에서 이 혁신적인 엔진은 AlphaFold 3보다 예측 정확도가 두 배 높은 것으로 나타났다.

AlphaFold 3는 단백질의 3차원 구조와 분자 간의 상호작용을 예측할 수 있다는 점에서 중대한 돌파구였다. IsoDDE는 여기서 한 단계 더 나아가 훨씬 높은 수준을 보여준다. 이 모델은 전통적인 방식보다 결합 강도(친화도)를 더 정확하게 예측하며, 단백질 내에서 약물이 결합할 수 있는 숨겨진 구조인 '포켓(pockets)'을 식별할 수 있다. 또한 항체 및 대형 생물학적 구조를 포함한 광범위하고 복잡한 분자들을 지원한다. 회사는 IsoDDE가 AI 기반 신약 설계를 위한 확장 가능한 프레임워크를 제공하며, 전례 없는 신뢰성으로 새로운 생물학적 시스템을 다루는 데 필요한 예측 정확도를 제공한다고 밝혔다.

Isomorphic Labs는 AI를 통해 생명을 구하는 의약품을 더 빠르게 출시하기 위해 기존 방식을 재구상하고 있다. 현재 이 회사는 17개의 활성 프로그램을 진행 중이며, 초기 단계의 암 치료제들이 전임상 시험 단계에 있다. 신약 개발은 통상 평균 10년이 걸리며 성공률은 10%에 불과하다. 이들의 접근 방식은 컴퓨터상(in silico)에서 탐색과 가설 검증을 수행하는 것으로, 이는 실험실(wet lab)에서 수행하는 것보다 수백에서 수천 배 더 효율적이다.

Google은 과학 및 공학 분야의 복잡한 과제를 해결하기 위한 솔루션인 Gemini 3 Deep Think의 추론 모드를 업데이트했다. 테스트 결과 이 모델은 시각적 퍼즐이 포함된 ARC-AGI-2, 멀티모달 능력을 평가하는 MMMU-Pro, Elo 3455, 그리고 '인류의 마지막 시험' 등에서 OpenAI의 GPT-5.2와 Anthropic의 Claude Opus 4.6을 압도했다. Google은 Gemini 3 Deep Think가 명확한 경계나 단일 정답이 부족하고 데이터가 불완전한 복잡한 과학적 과제를 해결하기 위해 과학자 및 연구자들과의 긴밀한 협력을 통해 업데이트되었다고 밝혔다.

Gemini 3 Deep Think는 수학과 프로그래밍에서 고도화된 결과를 보여주며 화학, 물리학을 포함한 자연과학 분야에서 탁월한 성능을 발휘한다. 업데이트된 모드는 국제 올림피아드 금메달리스트 수준으로 문제를 해결한다. CMT 벤치마크에서 이 모델은 50.5%를 기록하며 이론 물리학에 대한 깊은 지식을 입증했다. 고급 지표 외에도 Deep Think는 실제 응용에 최적화되어 있다. 연구자들이 복잡한 데이터를 해석하도록 돕고 엔지니어들이 코드를 통해 물리 시스템을 모델링할 수 있게 지원한다. 새로운 Deep Think는 Google AI Ultra 구독자를 위한 Gemini 앱과 일부 개발자를 위한 Gemini API를 통해 제공된다.

DeepMind는 수학 분야에서 가장 어려운 테스트 중 하나로 꼽히는 IMO-ProofBench Advanced 벤치마크에서 91.9%의 과제를 해결하며 신기록을 세운 AI 에이전트 Aletheia를 소개했다. 이 신경망은 Gemini Deep Think 플랫폼을 기반으로 구축되었으며 검증 모듈을 갖추고 있다. 이 모듈은 솔루션 초안의 오류를 식별하고 반복적인 수정 과정을 시작한다. 이 에이전트의 주요 특징 중 하나는 문제 해결의 불가능성을 인식하는 능력으로, 이를 통해 연구자들의 시간을 크게 절약해 준다.

Aletheia는 Google 검색을 사용하여 복잡한 과학 자료를 탐색하며, 이를 통해 거짓 링크 사용이나 계산 오류를 방지한다. 이 모델의 성과로는 산술 기하학의 구조 상수 계산에 관한 과학 논문 전체 생성, 인간과의 협업을 통한 상호작용 입자 시스템(독립 집합) 추정치 증명, 그리고 이전까지 난제로 여겨졌던 문제를 포함하여 에르되시(Erdős) 목록의 문제 4개 독자 해결 등이 있다. DeepMind는 Aletheia의 성공이 확장 법칙(scaling laws)의 타당성을 확인해 준다고 강조했다. 증명 기반 수학에서 에이전트의 효과적인 활용을 통해 품질이 지속적으로 향상되고 있다는 것이다.

AlphaFold는 아미노산 서열로부터 단백질 구조를 예측하는 생물학계의 50년 숙제를 해결했다. 이 돌파구는 수십 년의 연구 성과를 하나의 데이터베이스로 압축하여 전 세계에 공개했다. 오늘날 190개국 이상의 300만 명이 넘는 연구자들이 말라리아 백신 개발, 항생제 내성 퇴치 등에 이 기술을 사용하고 있다. 2022년 7월에 AlphaFold 알고리즘은 식물, 박테리아, 동물의 거의 모든 알려진 화합물을 포함하는 2억 개 이상의 단백질 구조를 예측했다.

Google은 인도 인프라에 대한 150억 달러 투자 계획의 일환으로 인도 비샤카파트남(Visakhapatnam)에 풀스택 AI 허브를 구축하고 있다. 완공되면 이 허브는 기가와트급 컴퓨팅 설비와 새로운 국제 해저 케이블 게이트웨이를 수용하여 인도 전역의 사람들과 기업에 일자리와 첨단 AI의 혜택을 제공할 것이다. 또한 Google은 미국-인도 연결 이니셔티브의 일환으로 미국과 인도를 잇는 4개의 새로운 시스템을 포함한 광범위한 해저 광섬유 케이블 네트워크를 구축 중이다.

2023년 Google은 인재와 컴퓨팅 자원을 통합하기 위해 DeepMind와 Google Brain을 통합했다. Google DeepMind는 Google의 엔진룸 역할을 하며 회사의 폭넓은 AI 역량을 뒷받침하고 있다. Google은 현재까지 1억 명에게 디지털 기술 교육을 제공했으며, 전 세계적으로 이용 가능한 새로운 Google AI 전문가 자격증은 사람들이 직업 현장에서 AI를 숙달하도록 도울 것이다.