소개글
"인공지능과 생명공학"에 대한 내용입니다.
목차
1. 생명공학과 인공지능(AI)의 만남
1.1. 인공지능과 생명공학의 융합
1.2. 생명과학과 인공지능 결합 분야의 한계점
1.3. AI 시대에서 우리가 준비해야 하는 것들
2. 4차 산업혁명 시대에 부합하는 생명공학 분야의 최근 동향
2.1. 제4차 산업혁명과 생명공학의 영향
2.2. 유전학, 합성생물학, 유전자가위 기술의 발전
2.3. 생명정보학과 유전자치료제 개발
3. 인공지능(AI)학과, 산업융합학과
3.1. 학과 개요
3.2. 관련 학과
3.3. 주요 교과목
3.4. 개설 대학
3.5. 졸업 후 진출 분야
3.6. 권장 역량
3.7. 권장 도서
3.8. 권장 과목
4. 참고 문헌
본문내용
1. 생명공학과 인공지능(AI)의 만남
1.1. 인공지능과 생명공학의 융합
인공지능과 생명공학의 융합은 생명과학 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 생명공학 분야는 데이터가 매우 방대하고 복잡한 특성을 가지고 있어 인간의 능력만으로는 이를 효과적으로 처리하기 어려웠다. 하지만 최근 인공지능 기술의 발전으로 생명과학 분야에서의 활용이 크게 늘어나고 있다.
인공지능은 생명공학에서 다루는 방대한 데이터를 신속하고 정확하게 분석할 수 있다. 특히 유전체 정보와 단백질 구조와 같은 생명체의 기본 정보를 빠르게 해독하고 처리할 수 있게 되었다. 이를 통해 유전질환이나 암과 같은 난치병 치료제 개발, 개인별 맞춤형 의료 서비스 제공 등이 가능해지고 있다.
코로나19 백신 개발 과정에서도 인공지능 기술이 핵심적인 역할을 했다. 인공지능을 활용하여 바이러스의 단백질 구조를 신속하게 분석하고 예측하여 효과적인 백신을 개발할 수 있었다. 향후에도 인공지능과 생명공학의 융합을 통해 진단, 치료, 예방 등 의료 전반에 걸쳐 혁신적인 발전이 이루어질 것으로 기대된다.
이처럼 인공지능과 생명공학의 융합은 보건의료 분야뿐만 아니라 농업, 환경, 에너지 등 다양한 영역에서 큰 변화를 일으킬 것으로 보인다. 단백질 공학, 합성생물학, 유전자가위 기술 등 첨단 생명공학 기술과 인공지능이 결합하면 새로운 차원의 혁신이 가능할 것이다. 이에 따라 관련 분야의 전문인력 양성이 중요해지고 있으며, 대학에서는 인공지능과 생명공학을 융합한 학과를 개설하는 등 발 빠른 대응을 하고 있다.
1.2. 생명과학과 인공지능 결합 분야의 한계점
생명과학과 인공지능 결합 분야에서의 한계점은 크게 두 가지로 볼 수 있다.
첫째, 인공지능 기술을 의료 및 생명과학 분야에 적용할 때 정확도의 문제가 발생한다는 것이다. 실제 사례로, IBM의 퀴즈챔피언 왓슨이 코로나19 확진자 판별에 사용되었으나 정확도가 너무 낮아 곧 사용하지 않게 되었다. 그 이유는 퀴즈 문제를 학습하는 방식과 의료 데이터를 학습하는 방식이 너무 달랐기 때문이다. 의료 데이터는 현재 발전된 인공지능으로도 계산하기에는 변수와 경우의 수가 너무 많은 복잡한 정형화되지 않은 데이터이기 때문이다. 즉, 인공지능은 정형화되고 확정적인 데이터 분야에서 유용하지만, 임상 환경과 같이 정형화되지 않은 데이터 분야에서는 정확도가 떨어진다는 한계를 가지고 있다.
둘째, 생명공학과 인공지능의 결합 분야에서는 개인의 유전 정보와 환경적 요인을 모두 고려해야 한다는 점이 중요하다. 유전 정보만으로는 개인의 특성과 잠재력을 정확하게 판단하기 어렵다. 왓슨이 부정확한 진단을 내린 것처럼, 유전 정보 분석만으로는 개인의 전체적인 맥락을 파악하기 어렵기 때문이다. 개인의 경험과 환경 등 비정형적인 요인들이 중요하게 작용하기 때문에, 이를 종합적으로 고려하지 않으면 정확한 판단을 내리기 어렵다.
즉, 생명과학과 인공지능의 결합 분야에서는 정형화된 데이터뿐만 아니라 비정형적인 데이터까지 고려해야 하며, 이를 위해서는 기존 인공지능 기술의 한계를 극복하고 생명현상의 복잡성을 해석할 수 있는 새로운 기술 혁신이 필요하다고 할 수 있다.
1.3. AI 시대에서 우리가 준비해야 하는 것들
"AI 시대에서 우리가 준비해야 하는 것들은 마치 전기가 우리의 삶을 바꾸어 놓은 것처럼 앞으로 AI도 우리의 삶에 깊숙이 침투하여 살아가는 방식을 많이 바꿀 것이라고 볼 수 있다. 전기를 잘 알지 못하지만 유연하게 사용하는 것처럼 AI에 대한 깊은 이해가 없어도 AI를 유용한 도구로 활용하는 데에 익숙해져야 한다. 이러한 점에서 조XX CTO는 파이썬의 비기너가 되기를 권했다. 더욱이 AI와 ML 관련된 책, 인터넷 포스트를 꾸준히 읽고 이 정보를 빠르게 접하기 위해 영어 공부...
참고 자료
“제 4차 산업혁명”, 한국정보통신기술협회, IT용어사전, (검색일: 2020.05.15.) https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3548884&cid=42346&categoryId=42346
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“유전자가위 등 생물학이 4차산업혁명 이끌 것”, <청년의사>, 2017.02.28.,
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＂4차 산업혁명에서 유전자가위기술의 의미“, 글로벌 첨단바이오의약품 코디네이팅센터, 2016.07.27.,
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