마이크로소프트, 과학 연구 특화 생성형 AI 플랫폼 공개

마이크로소프트는 최근 과학자의 화학과 재료 과학 연구를 위한 ‘애저 퀀텀 엘리먼트’를 개발해 공개했다. 과학적 발견을 가속화하기 위해 설계한 특화 클라우드 시스템이다. 해당 시스템은 고성능 컴퓨팅(HPC), 인공지능(AI), 그리고 양자 컴퓨팅의 최신 기술들을 통합해 연구자와 제품 개발자들이 혁신적인 제품을 더 빨리 시장에 출시할 수 있도록 돕는다.

주요 기능을 활용하면 시간 단축 및 비용 절감: 연구 개발 과정의 속도를 높여 프로젝트 시작부터 솔루션 도출까지의 시간을 몇 달에서 일주일로 단축할 수 있다. 재료 검색 공간을 확대해 기존의 수천 개 후보에서 수천만 개의 후보까지 확대해서 새로운 재료를 탐색할 수 있다. 특정 화학 시뮬레이션의 속도를 50만 배 증가시켜, 1년 동안의 연구를 1분으로 압축할 수 있다. 또한 양자 컴퓨팅 하드웨어를 사용하여 실험을 시작하고, 미래의 마이크로소프트 양자 슈퍼컴퓨터에 우선 접근할 수 있도록 지원한다.

제이슨 젠더 마이크로소프트 전략 기술 부문 수석 부사장(EVP)은 “마이크로소프트의 비전은 최신 AI 혁신을 통해 과학자들이 최대한 창의력을 발휘하고, 그들이 당면한 문제를 해결할 수 있도록 돕는 것”이라며 “이를 위해 생성형 AI와 하이브리드 양자 컴퓨팅의 모든 능력을 과학적 연구의 모든 단계에 접목해야 한다”고 설명했다.

그는 “지식을 확장하고, 더 나은 가설을 세우며, 실험과 분석을 가속화하려면 과학 맞춤형 클라우드 플랫폼이 필요하다”며 “그래서 화학과 재료 과학 연구를 위한 애저 퀀텀 엘리먼트를 개발했다”고 밝혔다.

마이크로소프트 애저 퀀텀 엘리먼트

이 플랫폼은 혁신 기능인 생성 화학(Generative Chemistry)과 가속 밀도범함수 이론(Accelerated Density Functional Theory, DFT)을 제공한다.

마이크로소프트는 애저 퀀텀 엘리먼트의 비공개 프리뷰를 통해 과학자에게 가속 DFT 기능의 접근 권한을 제공할 예정이다. 생성 화학 기능도 곧 비공개 프리뷰로 제공된다.

제이슨 젠더 부사장은 “이 기능은 향후 화학 발전에 소요될 것으로 추정되는 250년의 시간을 25년으로 대폭 단축할 수 있도록 도울 것”이라고 강조했다.

그는 “생성 화학을 통해 과학 탐구의 지평을 넓히고자 한다”며 “연구자는 수억 개의 화합물을 학습해 훈련된 최신 AI 모델을 사용해, 특정 산업에 적합한 새로운 분자를 탐구할 수 있으며, 이후 가장 유망한 후보들을 실험실에서 더 효율적으로 합성하는 방법을 평가할 수 있다”고 밝혔다.

그는 “이 모든 과정은 수 년이 아닌 며칠 만에 이뤄질 수 있다”고 덧붙였다.

가속 밀도범함수 이론을 활용하면 연구자는 분자의 양자역학적 특성을 빠르게 시뮬레이션해 화학적 발견 과정을 효율적으로 확장할 수 있다. 이 기술은 다른 DFT 코드와 비교했을 때 한 차원 더 빠른 속도를 자랑한다고 회사측은 설명했다.

■ 과학 연구 모든 과정에 AI 도입

생성형 AI 협업 도구는 기업과 개인의 생산성을 크게 향상시키고 있다. 마이크로소프트는 이같은 생성형 AI 도구의 이점을 과학 분야에서도 극대화하는데 투자하고 있다.

마이크로소프트는 AI 추론을 과학 연구의 모든 과정에 적용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 가설에서 결과까지 과학적 프로세스를 가속화할 수 있는 차세대 AI 모델 기술을 만들고 있다. 지식 탐구와 가설 수립에서 시작해 수백만 개의 분자 후보를 생성하고, 디지털 실험으로 후보를 좁힌 뒤 결과를 분석하는 모든 과정을 며칠 내로 완료하는 것을 목표로 한다.

퍼시픽 노스웨스트(PNNL)와 마이크로소프트는 3천200만 개 이상의 후보를 검토해 더 나은 배터리를 위한 새로운 물질을 발견하고 합성하는 방법을 시연했다.

생성 화학은 특정 용도에 맞게 조정된 유용한 특성을 가진 새로운 분자를 발견하고, 여러 단계를 거치지 않고 쉽게 합성할 수 있게 한다. 생성 화학은 분자 후보를 합성하는 레시피 개발 중 고려해야 할 잠재적 단계를 제시한다. 이 기능은 화학 반응을 역순으로 분석하는 AutoRXN 소프트웨어를 통해 개발됐으며, 이를 통해 목표 분자를 합성하기 위한 최적의 방법을 평가할 수 있다.

과학자들은 원하는 분자의 특성을 지정해 AI 추론과 고성능 컴퓨팅 시뮬레이션을 통해 수천 개의 분자 후보를 추천받을 수 있다. 이렇게 선정된 후보들 중에서 실험실 합성과 추가 연구에 가장 유망한 소수의 분자를 선별할 수 있다. 기업과 연구 기관은 며칠 만에 새로운 분자를 개발할 수 있는 효율적인 방법을 찾을 수 있고, 이는 방대한 데이터베이스 검색과 반복적인 실험 과정을 대폭 단축한다.

DFT는 원자, 분자, 나노입자, 표면 및 인터페이스의 전자 구조를 시뮬레이션하고 연구하는데 활용돼온 방법이다.

애저 퀀텀 엘리먼트 시연 모습

분자 시스템은 여러 방향으로 움직이는 자동차가 있는 교통 시스템과 유사하다. 헬리콥터에서 교통 상황을 내려다보면 개별 자동차의 속도와 목적지를 알 수는 없지만, 전체 교통 흐름을 파악할 수 있다. DFT는 이러한 ‘헬리콥터 뷰’를 제공해 개별 전자를 하나하나 추적하는 복잡한 작업 대신 높은 위치에서 전자의 ‘밀도’를 더 쉽게 분석할 수 있도록 돕는다.

DFT 시뮬레이션은 최적화하고 실행하는 것이 복잡하고 때때로 슈퍼컴퓨터급 자원을 필요로 한다. 마이크로소프트 리서치에서 개발한 관리형 DFT 서비스는 다른 DFT 코드보다 훨씬 빠르게 계산할 수 있다. 널리 사용되는 오픈 소스 DFT코드인 PySCF 대비 평균 20배 빠른 속도를 제공한다고 회사측은 밝혔다.

가속 DFT는 현재 아스펜 테크놀로지, 덴마크 공과대학, 유니레버 등에서 사용되고 있다.

마이크로소프트는 소비재 기업인 유니레버와 협력중이라고 밝혔다. 유니레버는 매일 34억 명 이상의 사람에게 서비스를 제공하고 있으며, 자사 디지털 연구 및 제품 개발을 지원하기 위해 마이크로소프트의 슈퍼컴퓨팅과 AI 서비스를 활용하고 있다.

지난 2년 반동안 유니레버는 마이크로소프트와 협력해 제품 혁신을 위한 새로운 디지털 역량을 강화해왔다. 마이크로소프트 애저 기술을 통해 디지털 연구소인 데이터랩에서 디지털 비전을 실현하고 있다. 선도적인 과학 기술을 활용해 수십억 달러 규모의 비즈니스 탄소 발자국을 줄이는 것부터 마이크로바이옴의 비밀을 밝히는 것까지, 현대 소비재 기업의 새로운 기준을 세우고 있다.

유니레버는 코파일럿과 애저 퀀텀 엘리먼트의 고급 시뮬레이션 기능을 활용해 자연어로 과학 정보를 검색할 수 있다. 이 기술을 통해 실험실에서 수십 차례의 실험을 할 시간을 절약하고, 대신 수천 개의 계산 시뮬레이션을 빠르게 수행할 수 있다. 유니레버 과학자는 이러한 시뮬레이션에서 얻은 데이터를 사용해 수만 개의 재료를 신속하게 선별하거나 복잡한 화학 반응을 탐구하는 모델을 정밀하게 조정할 수 있다.

연구개발 팀은 다양한 모발 유형에 맞춰 모발을 더 건강하게 만드는 새로운 분자를 찾는 검색 범위를 넓힐 수 있다. 대규모 시뮬레이션을 통해 유니레버는 주요 지속 가능성 목표를 더 빨리 달성할 수 있게 된다.

마이크로소프트는 초기 연구와 가설 설정부터 실험과 분석에 이르는 전제 연구 과정에 AI를 도입하는 것을 목표로 한다.

■ 애저 퀀텀 엘리먼트의 양자 기능 확장

마이크로소프트는 대규모 양자 컴퓨팅을 실현하고, 안정적인 하드웨어를 기반으로 한 위상 큐비트(Topology Qubits)를 개발하는 데 집중하고 있다. 올해 초, 퀀티넘과 협력해 가장 신뢰할 수 있는 논리 큐비트를 시연함으로써 양자 컴퓨팅 기술을 한 단계 더 발전시켰다. 최근 마이크로소프트의 큐비트 가상화 시스템과 퀀티넘의 H1 하드웨어를 결합한 논리 큐비트, 고전 슈퍼컴퓨터 및 AI를 사용해 화학 반응을 시뮬레이션했다.

마이크로소프트는 앞으로 몇 달 이내로 애저 퀀텀 엘리먼트의 비공개 프리뷰에서 소프트웨어와 퀀티넘의 하드웨어를 통해 고급 논리 큐비트 기능을 선보일 예정이라고 밝혔다. 논리 큐비트 기능이 확장돼 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 제공하게 되면, 시뮬레이션의 정확도를 높여 과학적 연구를 넘어 상업적 활용으로 나아갈 것이며 이를 통해 궁극적으로 전 세계의 가장 긴급한 문제들을 해결하는 데 기여할 수 있을 것이라고 회사측은 강조했다.

제이슨 젠더 부사장은 “발견 과정은 작은 손전등 하나로 크고 어두운 창고에서 작은 상자를 찾는 것과 같다”며 “작은 손전등은 한 번에 작은 영역만 비출 수 있어, 나머지 구역은 여전히 어두운 상태로 남아 있다”고 설명했다.

그는 “생성형 AI는 우리가 평소 생각하지 못했던 새로운 방향을 비추어, 더 많은 것을 볼 수 있게 해주는 더욱 스마트한 빛을 제공한다”고 덧붙였다.