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설치류·인간 데이터 활용한 방사선 기반 암 연구 공동 진행
설치류·인간 데이터 활용한 방사선 기반 암 연구 공동 진행
  • 박남수 기자
  • 승인 2021.10.19 10:53
  • 댓글 0
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인텔과 미 항공우주국 프론티어 개발 연구소
우주 비행사들에 미치는 방사능 영향 연구방법 제시
우주 비행사 메간 맥아더(Megan Mcarthur)가 비상 급기 탱크에서 일하고 있다. [사진=인텔]
우주 비행사 메간 맥아더(Megan Mcarthur)가 비상 급기 탱크에서 일하고 있다. [사진=인텔]

[정보통신신문=박남수기자]

인텔은 미 항공우주국(NASA) 프론티어 개발 연구소(FDL) 연구원들과 인텔 AI 멘토(Intel AI Mentors)가 공동으로 방사선 노출이 우주 비행사들에게 미치는 생리학적 영향을 보다 잘 이해하기 위해 우주 비행사들에 관한 건강 연구를 획기적으로 진행했다고 밝혔다.

FDL은 인텔 인공지능(AI) 기술을 이용해 실험용 쥐와 인간의 방사선 피폭 데이터를 조합해 암의 진행 단계를 측정하는 생물학적 지표를 보여주는 최초의 알고리즘을 개발했다.

폴 덕워스(Paul Duckworth) FDL 연구원은 “인텔의 도움을 받아 물리적으로 데이터를 이동하지 않고도 서로 다른 곳에 있는 데이터에 대해 인과적 머신러닝 모델이 작동하는 방법을 공식화했다. 우리는 FDL 2021 포럼에서 맞춤형 알고리즘을 사용해서 우주 비행사들의 건강에 대해 더 잘 이해하고 개선하며 지원한다는 목표를 달성했다”며, “이번 연구 결과는 매우 가치 있는 결과로, 언젠가 국제 우주 정거장, 미래의 우주 정거장, 그리고 다가오는 2024년 달 탐사 임무에 참여하는 우주 비행사들은 물론 지구상의 암에 걸린 사람들에게 도움이 될 것”이라고 말했다.

우주 방사선은 겹겹의 강철과 알루미늄 층을 관통해 우주 여행 중에 인간의 생체 조직에 영향을 줄 수 있다.

이는 우주 비행사의 건강 문제를 야기할 수 있으며, 향후 암 합병증으로 이어질 수 있다. 기존 우주 탐사 임무에서 우주 방사선이 우주 비행사들에게 미치는 영향에 대한 데이터가 거의 없는 가운데, 연구원들은 다양한 기관 하에 엄격히 보호되고 있는 인간 우주 비행사 데이터셋을 활용했다.

인텔과 FDL은 이렇게 파편화된 데이터에 접근하기 위해 협업 기관 연합 전체에 데이터 공유 없이 별도의 위치에 저장된 데이터에 대한 AI 알고리즘을 교육할 수 있는 인과적 머신러닝을 구축했다.

패트릭 폴리 인텔 수석 기술 멘토는 “FDL의 우주 비행사 건강 관리팀은 인간과 쥐의 데이터를 새롭게 조합하고, 여러 암 유발 원인 유전자 식별이라는 올해의 두 가지 목표에서 놀라운 성과를 거두었다”며, “이번 연구는 공공 및 민간 기관이 협력할 때 어떠한 성과를 거둘 수 있는지는 물론, 연합 학습이 자칫 밝혀지지 못하고 묻힐 뻔한 발견에 사용될 수 있다는 것을 보여준다. 이번 연구가 우주 비행사들 건강을 지원하고 지구상 모든 사람들의 삶을 풍요롭게 할 것이라 확신한다”고 말했다.

연구진은 2020 FDL 우주 비행사 건강 관리팀이 발표한 인과관계 및 추론 검색 플랫폼(CRISP) 1.0을 확장한 CRISP 2.0을 개발했다. 2021 우주 비행사 건강 관리팀은 CRISP 2.0을 바탕으로 설치류에 대한 방사선 데이터가 인간 알고리즘을 학습에 사용되는 인간 방사선 데이터와 동일하게 활용될 수 있다는 것을 증명했다. 인과적 머신러닝 방법은 연구원들이 방사선에 의해 영향을 받을 유전자, 즉 암 혹은 면역 반응에 관련된 유전자를 더 정확하게 예측할 수 있도록 돕는다.

이번 연구는 인텔과 FDL 연구원들이 구글 클라우드에 설치한 인텔 개방형 연합 학습(OpenFL) 프레임워크를 활용했다. 이를 통해, 데이터를 중앙 장소로 이동시킬 필요 없이 NASA, 메이요 클리닉(Mayo Clinic), NASA 유전자 연구소(Gene Lab)와 같은 기관의 CRISP 2.0 모델을 학습하고 결합할 수 있었다. 각 기관이 데이터 활용에 필요한 권리를 가지고 있었음에도 불구하고, 데이터는 비공개였고, 우주선 안에서 생성되는 데이터를 전송하는데 드는 비용도 매우 높았다는 점에서 이는 매우 중요한 성과다. 각 기관은 지역의 데이터셋에 대한 AI 학습을 한 단계씩 수행하는데 사용되는 글로벌 모델 그룹을 수령했다. 그 후, 모델을 중앙 노드로 다시 전송 및 통합되고, 협업 기관에 다시 공유됐다. 마지막으로, CRISP2.0을 사용해 추가 분석과 인사이트 도출을 위한 결과를 출력했다.

샤시 자인(Shashi Jain) 인텔 전략 혁신 및 FDL 파트너 매니저는 “FDL과의 협력은 민관이 탐사 의학을 위한 AI 분야의 전례 없는 협력과 첨단 기술을 바탕으로 대규모의 문제를 해결할 수 있는 기회”라며 “인텔은 FDL 우주 비행사 건강에 대한 연구 결과를 통해 NASA의 탐사 임무에 있어 우주 비행사들을 보호하는 매커니즘을 더 효과적으로 이해할 수 있도록 지원할 뿐 아니라, 지구상의 의료 응용 분야에서 AI 사용을 가속화하는 청사진을 제공할 수 있을 것이라 믿는다”고 말했다.

인텔은 FDL 우주 비행사 건강 연구 프로젝트를 지원하는 것 외에도, 멘토 패트릭 폴리(Patrick Foley)의 OpenFL을 활용해 이러한 AI 알고리즘을 연합 학습 환경으로 가져오는 방법에 대한 지침을 제공했다. 현재 진행하고 있는 협력의 일환으로, 인텔은 우주 비행사의 건강을 향상시키기 위한 AI 알고리즘과 소프트웨어 훈련에 초점을 맞춰 지속적인 지원을 제공할 예정이다.

FDL은 미국 SETI 인스티튜트(SETI Institute)가 운영하며 NASA, 민간 기업 및 상업용 AI 파트너와의 공공 및 민간 파트너십이다. 유럽에서는 유럽 우주국(European Space Agency)이 파트너로 참여하고 있다. FDL은 AI 기술을 과학에 적용, 연구의 영역을 넓히고 인류가 직면한 가장 큰 난제들을 해결하는 데 도움이 되는 새로운 도구를 개발한다.

인텔 AI 멘토는 우주와 기술에 대한 열정을 공유하는 선별된 인텔 직원들로 구성돼 있다. 전 세계에 긍정적인 변화를 가져오기 위한 기회로서, 인텔 AI 멘토는 FDL 연구 팀과 긴밀하게 협력해 알고리즘 선택, 데이터 최적화, 연구 방향 및 기술 적용 방법을 포함한 광범위한 주제에 대한 기술 노하우 및 전문 지식을 제공한다.

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#인텔


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