한국 NIM 개발자 밋업이 9월 10일 화요일 오후 2시부터 4시까지 웨비나로 진행됩니다.
지난 7월에 이어 두 번째로 진행되는 이번 웨비나에서는 헬스케어를 주제로 첨단 AI 도구를 활용한 메디컬 LLM과 신약 개발 혁신에 대해 확인해 봅니다. 먼저 새롭게 출시된 헬스케어 분야의 NVIDIA NIM과 산업 활용 사례에 대해 알아봅니다. 그리고 메디컬 LLM과 AI 기반 Smart Drug Discovery에 대한 라이브 데모를 통해 자세하게 살펴봅니다. NVIDIA 전문가에게 질문하고 답변을 받을 수 있는 인터랙티브 Q&A 시간도 준비돼 있습니다.
연구 역량을 강화하고 싶거나 AI와 헬스케어의 교차점에 대해 궁금하다면, 웨비나에 참여하고 리소스와 인사이트를 얻어가세요!
첫 번째 파트, 메디컬 LLM
거대 언어 모델(LLM)이 임상 연구를 어떻게 혁신할 수 있는지, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능을 포함한 활용법을 소개합니다. NVIDIA NIM을 활용하면 LLM에 익숙하지 않은 생물학 연구자, 의사도 쉽게 LLM을 도입해 연구와 업무 도구로 이용할 수 있는데요. Writer의 Palmyra-Med NIM을 활용해 신약과 치료법 검색, 의학 논문 요약, 치료 지침 해석, 희귀 사례 보고서 제작을 위한 메디컬 LLM 활용 방법을 라이브 핸즈온 데모와 함께 다룹니다.
두 번째 파트, AI 기반 Smart Drug Discovery
의학 종사자, 연구자, 제약 전문가와 AI에 관심 있는 분을 위해 신약 개발 파이프라인 혁신을 선보입니다. AI가 디지털 생물학, 신약 개발 파이프라인 과정을 어떻게 변혁할 수 있는지 탐구할 수 있습니다. 또한 핸즈온 데모를 통해 단백질 3D 구조 예측을 위한 ESMFold, 화학식 생성을 위한 MolMIM, 생성된 화학식과 단백질의 결합 여부 판별을 위한 DiffDock NIM을 알아봅니다. 이를 활용해 타깃 질병의 단백질을 선택하기 위한 여러 단계의 파이프라인을 통합해 신약 개발의 각 단계를 강화하고 효율화하는 방법도 소개합니다.
NVIDIA NIM
NVIDIA NIM은 개발자가 생성형 AI를 애플리케이션에 간단하고 표준화된 방식으로 추가할 수 있도록 하여 생산성을 크게 높여줍니다. NVIDIA NIM을 활용하면 단 몇 분 만에 AI 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있습니다. NVIDIA NIM과 관련한 다양한 내용은 테크니컬 블로그에서 확인할 수 있습니다.
웨비나 발표자
NVIDIA 유현곤 시니어 솔루션 아키텍트
유현곤 부장은 NVIDIA AI Technology Center 한국 리드입니다. 그는 10년 동안 HPC의 CUDA 전문가로 활동해 왔으며, 최근에는 텍스트 투 스피치, 현미경 이미지 분석, 재료 과학, 단백질 접힘 문제 등 다양한 분야에서 AI에 주력하고 있습니다.