구글클라우드가 인공지능 애플리케이션을 더 쉽게 통합하고 모델의 배포 및 유지 관리를 가속화 할 수 있는 관리형 머신러닝(ML) 플랫폼 '버텍스 AI(Vertex AI)'와 구글 딥마인드(DeepMind)의 단백질 구조 예측, 오픈소스 인공지능(AI) 플랫폼 '알파폴드(AlphaFold )' 간의 새로운 통합을 발표했다.

이는 버텍스 AI에서 획기적인 단백질 구조 예측 시스템인 알파폴드를 실행할 수 있는 기능으로 이를 통해 질병 치료제 개발에서 새로운 합성 생체 물질를 만드는 조직에 이르기까지 바이오·제약 분야의 모든 유형의 데이터 과학자 및 조직에 도움이 될 것으로 예상된다.

버텍스 AI(개요)는 통합 된 사용자 인터페이스와 API를 통해 기존의 다양한 머신러닝 서비스를 포괄하는 플랫폼으로 AutoML과 AI 플랫폼을 통합하고 버텍스 AI를 사용해 개발자는 다른 클라우드 제공 업체의 플랫폼보다 거의 80% 감소시킨 코드 라인을 사용한다.

알파폴드(논문 AlphaFold로 매우 정확한 단백질 구조 예측-다운)는 정확한 단백질 구조를 예측하는 플랫폼으로 단백질의 구조를 통해 연구자들이 질병에 대한 치료법을 찾고 항생제 내성, 미세 플라스틱 오염, 기후 변화 등을 포함한 인류가 직면하고 있는 다른 큰 문제에 대한 해결책을 추구함에 따라, 그에 대한 새로운 통찰력을 제공한다.

알파폴드(데이터베이스 개요)는 아미노산 서열로부터 3차원(3D) 단백질 구조를 예측하도록 설계된 AI 플랫폼으로 약 100,000개의 알려진 단백질의 서열과 구조를 보여줌으로써 이를 수행하도록 시스템을 학습시켰으며, 최신 버전은 원자 정확도까지 몇 분 만에 단백질의 모양을 대규모로 예측한다.

알파폴드는 필요한 런타임 종속성으로 미리 구성할 수 있는 종단 간 노트북 기반 프로덕션 환경인 버텍스 AI 워크벤치(Vertex AI Workbench)에서 실행된다. 사용자가 관리하는 노트북을 사용하려면 개발자는 드라이버 또는 주피터랩(JupyterLab) 인스턴스를 설치하고 관리할 필요없이 JAX를 사용하여 알파폴드를 실행하도록 GPU 가속기를 구성할 수 있다.

구글 클라우드는 아티팩트 레지스트리에 사용자 정의된 도커 이미지와 함께 버텍스 AI 워크벤치(다운)에서 노트북 인스턴스를 시작하기 위한 사전 설치된 패키지를 제공하며 알파폴드를 실행하기 위한 필수 조건도 제공한다.

또한, 버텍스 AI 워크벤치에서 노트북 인스턴스(다운)를 시작하기 위한 사전 설치된 패키지와 알파폴드를 실행하기 위한 전제 조건을 갖춘 아티팩트 레지스트리(Artifact Registry-다운)에 맞춤형 도커 이미지(Docker image-다운)를 제공한다.

노트북 인스턴스의 도커 이미지를 더 사용자 정의하려는 개발자를 위해 도커 파일(Dockerfile)과 빌드 스크립트(build script)를 제공했다. 이를 통해 노트북, 도커 파일 및 빌드 스크립트는 버텍스 AI 커뮤니티(다운) 콘텐츠에서 사용할 수 있다.

한편, Vertex AI는 컴퓨터 비전, 언어 및 대화와 같은 기능과 구조화된 데이터를 포함하는 동일한 AI 툴킷에 액세스할 수 있으며, 버텍스 비지어(Vertex Vizier)와 같은 새로운 머신러닝 프로젝트의 구축 및 관리를 효율적으로 운영하는 'MLOps(Machine Learning Operations-보기)' 기능을 사용하여 더 많은 유용한 AI 애플리케이션을 더 빠르게 배포한다.