2024년 04월 12일 한신 타이거즈 주니치 드래건스228);padding-left: 20px; padding-right: 20px;">공정 설계상 변수를 AI 활용해 예측 개발 기간 단축 및 연구비용 절감 기대
SK바이오사이언스 연구원들이 ADO를 활용해 실험설계를 논의하고 있다.<사진=SK바이오사이언스>SK바이오사이언스는 백신 공정의 실험설계(DoE) 과정에서 인공지능(AI)을 기반으로 데이터를 분석하고 성공 가능성을 예측하는 IT 최적화 시스템‘ADO(AI based Design space Optimization System)’를 구축했다고 21일 밝혔다.국내에서 백신 개발 공정에 AI를 도입한 건 SK바이오사이언스가 처음이다.
ADO는 SK바이오사이언스가 SK디스커버리 그룹 내 AI·디지털 트랜스포메이션 전담 조직인 DX랩과 함께 약 1년 반에 걸친 연구를 통해 개발한 시스템이다.지난달 ADO에 대한 최종 POC(기술검증)를 마친 후 본격 출시해 다양한 실험설계 데이터를 구축 중이다.
SK바이오사이언스가 개발한 ADO는 연구원이 직접 분석하기 어려운 공정 설계상 다양한 변수들을 AI를 활용해 예측함으로써 정확도를 높여주는 점이 특징이다.이를 통해 실제 진행해야 하는 실험 횟수를 획기적으로 줄여 백신 개발 기간을 단축하고 연구 비용을 절감시켜 준다.
세균 백신의 단백접합 개발 공정에 ADO를 도입한 POC 결과에서 실험설계 기간이 3분의 1 수준으로 단축되는 기대효과를 확인했다.전염성 병원균 표면에 있는 다당류 분자에 운반 단백질을 접합시키는 형태의 단백접합 백신 플랫폼은 병원균의 종류와 결합 조건 등이 다양해 사전 예측을 통해 공정을 최적화하기 어려웠다.AI를 활용해 변수들을 사전 분석하고 이를 예측 가능한 범위로 통제해 성공 가능성이 높은 공정으로 설계함으로써 기존 한계를 획기적으로 개선했다.
SK바이오사이언스는 앞서 세계 최초로 컴퓨터 기술로 설계된 단백질 디자인을 활용해 코로나19 백신인‘스카이코비원’개발에 성공하기도 했다.
SK바이오사이언스는 향후 ADO를 단백접합 외 다양한 실험과 생산 공정에 확대 적용할 계획이다.R&D 뿐 아니라 생산 공정까지 시스템이 정착될 경우 생산 기간이 단축되는 동시에 공정 개선을 통한 백신 수율 향상도 기대된다.또 ADO를 활용해 개발된 제품과 공정이 성공적으로 시장 경쟁력을 입증할 경우 시스템 판매 또는 대여 등을 통한 신규사업 확장도 가능하다.
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