엔비디아, 국립암연구소, 미국 에너지부와 협력해 암 연구 가속화하는 AI 플랫폼 개발

by NVIDIA Korea

엔비디아, 국립암연구소, 미국 에너지부와 협력해 암 연구 가속화하는 AI 플랫폼 개발

엔비디아가 국립암연구소(National Cancer Institute), 미국 에너지부(DOE; U.S. Department of Energy) 및 여러 국립 연구소들과 협력해 암 관련 연구 가속을 위한 계획을 지원할 예정이라고 발표했습니다.

‘캔서 문샷(Cancer Moonshot)’ 계획은 버락 오바마(Barack Obama) 미 대통령이 2016년 국정연설에서 발표하고 조셉 바이든(Joseph Biden) 부통령이 이끄는 계획으로, 10년이 걸릴 암 예방, 진단 및 치료의 발전을 5년 내에 이루는 것을 목표로 하고 있습니다. 이번 연구는 캔들(CANDLE; Cancer Distributed Learning Environment)로 불리는 AI 프레임워크를 구축하는 것에 중점을 두었다고 하는데요. 암을 연구하는데 AI의 탁월한 기술을 구현할 수 있는 공용 디스커버리 플랫폼을 제공할 예정이라고 합니다.

캔들은 암을 이해하는 방식을 바꾸기 위해 설계된 최초의 AI 프레임워크로, 전세계 데이터 과학자들에게 암을 연구하기 위한 강력한 툴을 제공합니다.

유용한 AI 프레임워크인 캔들을 구축하기 위해, 국립암연구소(NCI), 프레데릭 국립 암 리서치 연구소(Frederick National Laboratory for Cancer Research), 미국 에너지부(DOE), 아르곤(Argonne), 오크리지(Oak Ridge), 리버모어(Livermore), 로스 앨러모스(Los Alamos) 국립 연구소들이 협력하고 있습니다. 또한, 엔비디아의 엔지니어 및 전산 과학자들은 암 연구원들의 생산성을 매년 10 배 향상시키는 것을 목표로 최신 슈퍼컴퓨팅 인프라에 최적화 된 AI 소프트웨어 플랫폼을 공동으로 개발하는데 기여할 것입니다.

아르곤 국립 연구소 (Argonne National Laboratory) 의 컴퓨팅, 환경, 생명 부문 어소시에이트 디렉터인 릭 스티븐(Rick Stevens)은 “AI는 캔서 문샷의 목적을 달성하는데 필수적입니다”라며, “새로운 컴퓨팅 아키텍처는 불과 3년만에 뉴럴 네트워크 트레이닝을 50배 가속화했으며, 앞으로 더 극적인 결과가 기대됩니다”라고 전했습니다.

엔비디아의 공동 설립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 이번 협력과 관련해,“GPU 딥 러닝은 지금까지 가장 강력한 슈퍼컴퓨터로도 복잡했던 큰 문제를 해결하는 새로운 툴이 되어주었습니다”라고 말했습니다. 아울러 그는 “엔비디아는 미국 에너지부 및 국립암연구소와 지속적으로 협력해, 암 연구를 위한 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼을 개발할 것입니다. 이 같은 협력은 우리가 진행해온 암과의 싸움에서 큰 약진의 계기가 될 것입니다”라고 덧붙였습니다.

미 에너지부와 국립암연구소의 ‘캔서 문샷’ 전략적 컴퓨팅 파트너십은 정밀 종양학 발전을 가속화합니다. 이 파트너십에는 암이 어떻게 진행되는지 이해하고, 현재의 치료법보다 더 효과적이고 유해성이 적은 치료법을 모색하며, 임상실험 환경 외부에서의 유효성을 이해하는 등 3가지 정밀 의학 파일럿 프로젝트가 포함되어 있지요. 딥 러닝 기술은 이러한 프로젝트들을 수행하는데 있어 필수적입니다.

우선, 캔들은 국립암연구소의 유전 데이터베이스에서 추출한 대량의 분자 데이터로부터 치료 반응이 예측되는 일반적인 암의 DNA 및 RNA의 근본적인 유전적 특성을 규명하는데 이용 될 예정입니다. 또한, 주요 단백질 상호 작용의 분자역학 시뮬레이션을 가속화해, 암 발생 조건을 형성하는 근본적인 생물학적 매커니즘을 이해하는 데 도움을 줄 수 있지요. 마지막으로, 캔들은 준 지도학습(Semi-supervised learning)을 통해 정보 추출 및 수백만 명 환자의 기록 분석을 자동화해, 질병의 전이와 재발에 대한 포괄적인 암 감시 데이터베이스를 구축할 것입니다.

로렌스 리버모어 국립연구소(Lawrence Livermore National Laboratory)의 컴퓨테이션 부문 데퓨티 어소시에이트 디렉터인 제임스 M. 브레이즈(James M. Brase)는 “대량의 데이터 분석, 특히 딥 러닝은 정밀 의학에서 핵의 확산 방지까지 우리 연구소의 미션을 달성하는 데 중요한 역할을 합니다”라며, “엔비디아는 가속화된 머신 러닝의 선두에 서있고, 새로운 코랄(CORAL)/시에라(Sierra) 아키텍처는 확장 가능한 딥 러닝 알고리즘의 차세대 버전을 개발하는데 중요하지요. 특히, NVLink(NV링크)를 구현하는 파스칼™(Pascal™) GPU 아키텍처를 결합하면 대규모 뉴럴 네트워크의 트레이닝을 가속화할 수 있을 것입니다”라고 말했습니다.

오크 리지 국립 연구소(Oak Ridge National Laboratory) 산하 헬스 데이터 과학연구소 디렉터인 조지아 투어라시(Georgia Tourassi)는 “오늘날의 암 감시 시스템은 암의 진행 및 결과에 대한 중요한 생물지표를 추출하기 위해 임상 보고서를 수작업으로 분석하는 것에 의존하고 있습니다”라며, “엔비디아의 DGX-1™과 같은 확장 가능한 솔루션에 HPC와 AI를 적용함으로써, 우리는 중요한 임상 정보를 보다 쉽게 추출하고 이 과정을 자동화해 암에 대한 이해를 크게 향상시킬 수 있을 것입니다”라고 설명했습니다.