2024년 9월 29일

일본, 제약산업용 생성형 AI 슈퍼컴퓨터 지원한다

엔비디아, 미쓰이물산과 일본 제약업계의 신약 개발 가속화 지원 발표

엔비디아, 미쓰이와 협력해 일본 최초 제약산업용 생성형 AI 슈퍼컴퓨터 발표
엔비디아, 미쓰이와 협력해 일본 최초 제약산업용 생성형 AI 슈퍼컴퓨터 발표

AI 컴퓨팅 기술 분야의 선두주자인 엔비디아(CEO 젠슨 황)가 GTC 2023 글로벌 컨퍼런스에서 일본 미쓰이물산(Mitsui)과의 협업을 통해 도쿄-1(Tokyo-1) 이니셔티브를 추진중이라고 공개했다. 이번 협업으로 일본 제약업계 선도기업에 고해상도 분자역학 시뮬레이션 및 신약개발을 위한 생성형 AI 모델 등의 기술을 지원한다.

이번에 발표된 도쿄-1 프로젝트는 일본 제약사 및 스타트업에게 엔비디아 DGX AI 슈퍼컴퓨터를 지원하는 것이 특징이다. 이는 미국과 중국에 이어 세계에서 세 번째로 큰 1000억달러 규모의 일본 제약산업을 가속화한다는 구상으로 마련됐다.

미쓰이의 아베 유히(Yuhi Abe) 디지털 헬스케어 사업부 총괄은 “일본 제약사들은 웨트 랩(web lab) 연구의 전문가지만, 아직 고성능 컴퓨팅과 AI를 대규모로 활용한 적은 없다. 미쓰이는 도쿄-1을 통해 AI로 가속화된 약물 발견을 위한 최첨단 툴로 제약산업의 환경을 변화시킬 수 있는 혁신 허브를 만들고 있다”고 말했다.

이 프로젝트는 고객에게 분자역학 시뮬레이션, 대규모 언어 모델(LLM) 훈련, 양자화학, 잠재 약물에 대한 새로운 분자구조를 생성하는 생성형 AI 모델 등을 지원하는 엔비디아 DGX H100 노드에 대한 액세스를 제공할 것이다. 도쿄-1 사용자는 엔비디아 바이오네모(BioNeMo) 약물 발견 소프트웨어와 서비스를 통해 화학, 단백질, DNA, RNA 데이터 형식에 대한 대규모 언어 모델을 활용할 수도 있다.

아베 유히에 따르면, 일본의 제약 환경은 이미 다른 곳에서는 사용 중인 약물 개발 및 치료가의 승인이 지연되는 드러그 랙(drug lag) 문제를 오랫동안 겪고 있다. 이 문제는 코로나19 팬데믹 동안의 백신 개발 경쟁으로 다시 관심을 받았다.

일본 제약사는 AI 도입을 이에 대한 해결책 중 하나로 보고 있다. 즉, 업계의 신약 개발 파이프라인을 강화하고 가속화하는 핵심 도구로 AI를 지목한 것이다. 신약 개발을 위한 AI 모델을 훈련하고 미세 조정하려면 도쿄-1 슈퍼컴퓨터와 같은 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 도쿄-1 슈퍼컴퓨터의 첫 번째 반복(iteration)에는 각각 8개의 엔비디아 H100 텐서 코어(Tensor Core) GPU가 장착된 16개의 엔비디아 DGX H100 시스템이 포함될 예정이다.

DGX H100은 강력한 엔비디아 호퍼(Hopper) GPU 아키텍처를 기반으로 하며, 생물학 및 화학을 위한 생성형 AI 모델을 포함해 트랜스포머 모델의 훈련을 가속화하도록 설계된 트랜스포머 엔진(Transformer Engine)을 탑재했다. 제우레카는 프로젝트가 성장함에 따라 시스템에 더 많은 노드를 추가할 계획이다.

제우레카의 히로키 마키구치(Hiroki Makiguchi) 과학기술 부문 제품 엔지니어링 매니저는 “도쿄-1 이니셔티브는 고성능 컴퓨팅으로 일본 제약산업의 수준을 높이고 생성형 AI의 잠재력을 열어 새로운 치료법을 발견할 수 있게 할 것이다”라고 말했다.

미쓰이는 제약산업을 넘어 일본 의료기기업체와 스타트업들도 도쿄-1 슈퍼컴퓨터에 액세스할 수 있도록 한다는 구상이다. 또한 도쿄-1 고객을 엔비디아 인셉션(Inception) 프로그램의 글로벌 의료 스타트업이 개발한 AI 솔루션과 연결하며, 개발자 네트워크를 통해 도쿄-1 사용자를 수백 명의 글로벌 생명과학 고객사와도 연결한다는 계획이다.

아스텔라스 제약(Astellas Pharma), 다이이찌산쿄(Daiichi-Sankyo), 오노약품공업(Ono Pharmaceutical) 등의 주요 일본 제약회사는 이미 도쿄-1과 함께 신약 개발 프로젝트를 적극 추진할 것으로 알려졌다.

아이씨엔매거진

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오승모 기자
오승모 기자http://icnweb.kr
기술로 이야기를 만드는 "테크 스토리텔러". 아이씨엔 미래기술센터 수석연구위원이며, 아이씨엔매거진 편집장을 맡고 있습니다. 디지털 전환을 위한 데이터에 기반한 혁신 기술들을 국내 엔지니어들에게 쉽게 전파하는데 노력하는 중입니다.
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