인텔이 캐나다의 AI 연구기관 밀라와 3년간의 전략적 연구 및 공동 혁신 협력을 발표했다. 2021년 4월 발표한 협력 범위를 확대, 갱신한 이번 발표의 일환으로 인텔과 밀라 소속 20명 이상의 연구원들이 기후 변화, 신소재 발견, 디지털 생물학 같은 글로벌 과제를 해결하기 위한 첨단 AI 기술 개발에 집중할 예정이다.
밀라의 설립자인 요수아 벤지오(Yoshua Bengio) 과학 총괄은 “다양한 글로벌 과제에 직면한 지금 우리는 공익을 목표로 필요한 분야의 AI 기술을 발전시키기 위해 산학간 열린 과학 문화를 추구해야 한다”며, “우리는 탄소 포집을 개선하고, 신약 발견을 가속화하며, 보다 지속 가능한 미래를 실현하기 위해 필요한 신재료를 신속하게 연구하는 인텔과의 협업에 큰 기대를 가지고 있다”고 말했다.
현재 전세계가 직면한 난제를 해결하기 위해 첨단 AI의 연구개발을 가속화하려면 AI에 대한 책임감 있는 접근과 컴퓨팅 기술의 확장 역량이 필요하다. 컴퓨팅과 AI의 선두주자로서 세계를 변화시킬 긍정적이고 강력한 원동력이 되고자 하는 공동의 목표를 가진 인텔과 밀라는 2021년에 시작한 프로젝트를 가속화하고, 세 번째 트랙을 추가하고, 가시적인 결과를 이끌어내기 위해 지원을 확대할 계획이다.
인텔의 데이터센터, AI, 클라우드 실행 및 전략 총괄인 카비타 프라사드(Kavitha Prasad) 부사장은 "기후 변화와 신소재 발견과 같은 복잡한 문제 해결에는 관련 전문 지식과 최첨단 컴퓨팅 기술 발전을 위한 집중 투자가 결합된 심층 AI 연구가 필요하다"며, “이번 발표가 연구자들에게 핵심적인 통찰력을 제공하고 기술 혁신을 추진하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 인텔은 밀라와 협력해 오늘날 당면한 과제를 해결하고 미래 세대를 위한 더 나은 세상을 만드는데 기여하기를 기대한다"고 말했다.
인텔과 밀라는 향후 AI 기반의 신소재 발견 자동화, 기후 과학을 위한 인과적 머신러닝 적용, 질병 및 약물 발견의 분자 동인에 대한 연구 가속화 등의 분야에서 협력을 진행할 예정이다.
밀도 범함수 이론(Density-Functional Theory : DFT)과 같은 화학 시뮬레이션 기술의 발전은 복잡한 재료 시스템의 중요한 특성을 시뮬레이션할 수 있는 방법을 가능케했다. 그러나 이러한 기술은 원자 수가 증가함에 따라 컴퓨팅 비용이 상승하는 것을 고려할 때 모델링할 수 있는 재료 시스템의 복잡성에 한계가 있었다. AI 기술, 특히 그래프 신경망(Graph Neural Network : GNN)은 시스템 크기가 증가함에 따라 컴퓨팅 비용이 크게 절감되어 화학 시뮬레이션을 근사화하는 데 도움이 된다. 이것은 AI 기반 시뮬레이션 기술을 사용하여 더 복잡한 재료 시스템을 복제하는 데 있어 가능성을 열어준다. 신소재의 잠재적인 발견은 비용과 탄소 발자국 감소에 기여할 수 있다.
인텔과 밀라는 오픈 카탈리스트(Open Catalyst) 데이터세트와 같은 원자 시뮬레이션 GNN의 성능을 향상시키기 위해 과학 및 기술 혁신 개발에 협력한다. 이러한 노력은 관련 기술 파이프라인을 향상시킴으로써 잠재적으로 원자 재료 데이터와 관련된 연구자의 역량을 민주화할 수 있다. 연구팀은 재료 설계 애플리케이션의 방대한 검색 공간 내에서 효과적으로 검색할 수 있는 학습 기반 프레임워크를 개발할 예정이다. 이러한 프레임워크는 밀라가 개척한 생성 흐름 네트워크(Generative Flow Network)를 포함한 다른 머신러닝 알고리즘뿐만 아니라 강화 학습, 검색 알고리즘, 생성 모델로부터 아이디어를 끌어낼 수 있다.