과기부 AI 특화 모델 개발, 9대 1 경쟁률 뚫고 루닛·KAIST 선정

과학기술정보통신부가 '인공지능(AI) 특화 파운데이션 모델' 프로젝트 수행팀으로 루닛 컨소시엄과 KASIT 컨소시엄을 선정했다.

정부 지원 첨단 그래픽처리장치(GPU)를 바탕으로 루닛 컨소시엄은 전주기 의과학 AI 파운데이션 모델, KAIST 컨소시엄은 바이오 AI 파운데이션 모델 개발을 각각 추진한다.

분야별 AX(AI 전환) 혁신을 위한 특화 AI 파운데이션 모델 개발을 지원하는 이번 프로젝트 공모에는 총 18개 컨소시엄이 접수하며 9대 1 경쟁률을 기록했다.

루닛 컨소시엄은 분자·경로·의약품, 안전성·임상시험, 가이드라인·실세계 임상 등 의과학 전주기를 아우르는 증거사슬 기반 의과학 특화 AI 파운데이션 모델과 멀티 에이전트 서비스를 구축·실증할 계획이다. 임상 의사결정의 정확성·안전성, 연구개발 생산성, 국민 건강권 효용을 제고하겠다는 목표다.

글로벌 최고수준(SOTA) 모델을 뛰어넘는 최대 32B급 의과학 특화 AI 파운데이션 모델을 처음부터 프롬스크래치 방식으로 개발, 순차 확보하고 화합물·단백질과 오믹스 및 임상 3종 등 도메인 재특화 모델 3종과 에이전틱 시스템으로 확장을 모색한다.

루닛 컨소시엄에는 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 디써클, 리벨리온, 스탠다임 등 7개 기업과 KAIST·서울대 등 6개 연구실, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원, 강동경희대학교병원, 경희의료원, 고려대 산학협력단(고려대병원), 건양대병원, 이화의대부속 서울병원, 계명대 동산의료원, 양산부산대병원 등 9개 의료기관이 참여한다.

KAIST 컨소시엄은 통계적 경향성에 의존이 큰 '구글 알파폴드3'와 같은 기존 다중 서열 정렬(MSA) 방식 기반 예측에서 탈피, 물리·화학적 상호작용 인과구조를 학습한 바이오 특화 AI 파운데이션 모델을 개발을 추진한다. 단백질의 동적·다중 상태와 정량적 결합력을 예측 가능하며 빠른 추론 속도로 지원하는 실용적 AI 파운데이션 모델을 확보하겠다는 목표를 제시했다.

개발한 바이오 AI 파운데이션 모델을 오픈소스로 공개하는 것은 물론, 7B급 메인 AI 모델에 2B급 경량 AI 모델까지 개발해 국내 기술 접근성을 극대화할 예정이다. KAIST 컨소시엄에는 히츠, 머크, 아토랩 등 3개 기업과 한국제약바이오협회, 한국바이오협회가 함께한다.

과기정통부는 의과학·바이오 분야에 AI 기술을 접목, 산업 혁신을 가속화하는 전략적 프로젝트 지원으로 글로벌 경쟁력 강화를 유도한다. 성공적인 프로젝트 수행을 위해 AI 학습용 고품질 데이터를 안전하게 공유하고 발생한 수익을 배분하는 데이터 유통 생태계 '데이터 스페이스' 등 내년 데이터 지원사업과 연계 지원도 검토하고 있다.

박종진 기자 truth@etnews.com