기계 정복: Latent Labs, 생물학의 미래 설계

철학자인 Julien Offray de La Mettrie의 18세기 저서, l'homme machine(인간 기계론)에서 그는 인간의 몸을 복잡한 기계에 비유했습니다. 수십 년 후 Thomas Huxley와 Francis Crick과 같은 선구적인 생물학자와 생물물리학자들도 비슷한 비유를 제시했습니다. 오늘날 Latent Labs의 운영, 사명, 미래 포부는 생물학에 대한 이러한 기계론적 관점을 바탕으로 합니다. 창립자이자 CEO인 Simon Kohl은 "생물학은 인류의 근간을 이루며, 우리 몸은 생물학의 구성 요소로 이루어져 있습니다."라고 말합니다. 그는 이 과학 분야가 '계산하는 시스템'이며, 우리 세포는 '미니 컴퓨터'와 같다고 설명합니다.

초기 과학자들은 자신의 철학을 연구에 반영하여 엄격하고 검증 가능한 과학의 토대를 마련했습니다. 이와 함께 기계 자체도 산업용 기계에서 최근에는 강력한 인공 지능으로 발전해 왔습니다. Latent Labs는 이를 기반으로 생물학을 기계에 비유하는 오래된 개념을 새로운 시대로 가져오고 있습니다. Kohl은 이 스타트업이 생성형 AI를 활용하여 과학자들이 생물학을 '프로그래밍 가능하게' 만들고, 궁극적으로 '치료 연구 발전을 위해 생물학을 계산적으로 마스터'할 수 있게 돕고 있다고 말합니다.

Latent Labs는 AWS Generative AI Accelerator Program을 통해 AWS와 협력하여 지원, AWS 네트워크 연결, 시장 진출 전략, Amazon SageMaker HyperPod를 포함한 다양한 솔루션을 활용했습니다. 이를 통해 독점 모델을 훈련 및 구축하고 컴퓨팅 및 추론 리소스 규모를 효율적이고 안정적으로 조정할 수 있게 되었습니다. Latent Labs Platform에서 제공되는 Latent-X 모델은 '과거의 관행을 깨고, 실험을 우회하고 보완'하는 생성형 AI 기반 단백질 설계 접근법을 제시합니다.

혼돈 속에서 질서 찾기

생물학은 '계산하는 시스템'일 수 있지만 실험실의 기술적 한계가 발전을 저해하고 있다고 Kohl은 말합니다. 전통적으로 연구는 '자연에서 탐색하고, 습식 실험실에서 실험을 하고, 무작위 결과를 얻는 과정'을 포함하며, 그중 일부만이 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 그는 생물학 데이터는 '혼란스러워' 보일 수 있으며, 실험은 '번거롭고, 시간이 오래 걸리고, 비용이 많이 드는 경우가 많으며, 시약을 구해야 하고 일부 응용 분야에서는 실험이 쉽지 않다'고 덧붙였습니다.

Latent Labs의 사명은 자연의 지배를 넘어, '자연이 우리에게 준 것을 단순히 관찰을 통해 발견하는 것이 아니라, 이를 프로그래밍 가능하게 만드는 것'이었습니다. Latent Labs는 생물학의 구성 요소인 단백질, DNA, RNA, 소분자 간의 상호작용을 모델링하는 파운데이션 모델을 구축하고 알고리즘을 개발하고 있습니다. Kohl은 이러한 기술을 플랫폼에 포함하여 제약 및 생명공학 회사의 생물학자, 생화학자, 단백질 공학자가 '다른 최적화 단계를 거치려면 몇 주, 몇 달을 기다려야 했던 분자를 버튼을 누르는 것처럼 간편하게 얻을 수 있도록' 돕고 있습니다.

그는 계속해서 그 영향은 엄청날 것이며 '산업을 완전히 바꿔놓을 뿐만 아니라 하나의 종으로서 우리가 질병과 질환 치료법에 대해 기대할 수 있는 것을 바꿀 것'이라고 말합니다. 이러한 변화의 속도와 규모는 개인 맞춤형으로 크게 개선될 수 있으며, 식품 기술, 농업, 기후 과학에 이르는 다양한 분야에서 '완전히 다른 종류의 문제'를 해결할 수 있는 기회를 열어줄 것입니다.

그러나 Latent Labs도 지원하는 과학자들과 마찬가지로 어려움에 직면했습니다. 독점 모델을 훈련하고 구축하는 데 있어 핵심 요소인 다양한 출처의 데이터세트를 큐레이팅하고 융합해야 하는 과제를 해결해야 했습니다. 여기에 덧붙여 "동시에 많은 실험을 진행해야 합니다. 하지만 특정 아이디어와 아키텍처에 더욱 집중하고 스케일 업해야 하는 단계도 있습니다. 이 모든 것을 위해서는 '다양한 방식으로 확장 가능한 신뢰할 수 있는 컴퓨팅이 필요합니다."라고 Kohl은 말합니다.

확장성, 신뢰성 및 커뮤니티를 통한 혁신 가속화

Latent Labs는 기술적 지원을 넘어 다양한 혜택을 제공하는 협업을 통해 AWS의 지원을 받았습니다. Kohl은 이러한 관계가 '컴퓨팅 측면에서도 상당한 기여를 했지만, 더 중요한 것은 이를 통해 정말 훌륭한 커뮤니티에 접근할 수 있었다는 점'이라고 설명합니다. 컴퓨팅 측면에서 "현재 우리에게 가장 중요한 AWS 기술은 Hyperpod입니다. 이를 통해 훈련과 추론 모두를 위한 컴퓨팅 규모를 원활하게 조정할 수 있습니다. 내부적으로 매우 다양한 사용 사례가 있기 때문에 이러한 유연성은 정말 큰 도움이 됩니다."라고 그는 말합니다.

Amazon SageMaker HyperPod를 사용하면 수백 또는 수천 개의 AI 가속기로 구성된 클러스터에서 학습, 미세 조정 또는 추론(새 데이터를 기반으로 예측하는 모델 사용)과 같은 모델 개발 작업 규모를 빠르게 조정할 수 있습니다. 이 솔루션을 통해 Latent Labs는 대규모로 추론을 실행하고 필요에 따라 빠르고 쉽게 스케일 업/다운할 수 있습니다. Kohl은 "이를 통해 실제 환경에서 모델 성능 상태를 파악할 수 있습니다. 이는 연구 수행 효율에 큰 변화를 가져왔습니다."라고 말합니다.

AI 모델을 통해 DNA와 같은 새로운 생물학적 서열을 보다 정확하고 쉽게 생성하고 테스트하는 능력은 궁극적으로 실제 세계에서의 제조 및 배포 속도를 높일 것입니다. Kohl은 "자연이 우리에게 준 것이나 실험에서 우연히 발견한 것을 그대로 받아들이는 대신 AI 시스템을 통해 정말 정밀하게 제어하고 조정할 수 있습니다. 전체적인 관점에서 보면, 이는 분자 수준, 신약 개발, 시스템 수준 모두에서 정말로 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 이것이 바로 이 아이디어의 핵심입니다. 생물학을 관찰 중심의 과학에서 공학 중심의 과학으로 전환하는 것이죠."라고 말합니다.

과학에서 지원까지: Kohl은 '정말 잘 구축되고 설계된 인프라'와 함께 AWS Generative AI Accelerator Program 참여도 Latent Labs와 AWS의 협력 관계에 포함되어, AWS 팀뿐만 아니라 코호트의 다른 참가자들도 만날 수 있었고, 이는 '서로에게서 배울 수 있는 좋은 기회였다'고 말합니다. 이처럼 다양한 기업 네트워크를 접하고 교류함으로써 Latent Labs는 스타트업 여정에서 중요한 근본적인 질문, 즉 '어떻게 하면 초기 단계에서 훨씬 더 큰 기업, AWS 생태계 내에서 성공적인 기업으로 성장할 수 있는가'라는 질문에 대한 답을 얻을 수 있었습니다.

이 질문에 대한 답은 Latent Labs와 AWS 간에 구축된 '훨씬 더 긴밀한 파트너십'을 통해 나왔습니다. 여기에는 시장 진출 전략 지원, AWS 파트너와의 소통, AWS 네트워크 간 연결 구축이 포함됩니다. 이는 미래 성장 기회도 열어주었습니다. Kohl은 "우리는 고객을 대상으로 하는 AWS 플랫폼과의 통합을 논의하고 있습니다. 여기에는 Amazon Bedrock이나 개발 중인 다른 플랫폼이 포함될 수 있습니다."라고 말합니다.

흥미진진한 미래를 위한 공통된 철학

Latent Labs의 초기 목표는 분자 간 상호 작용을 모델링하는 솔루션을 개발하는 것이었습니다. AWS와의 파트너십이 진행되고 접근 방식이 발전함에 따라, Latent Labs는 향후 전체 유기체를 모델링할 수 있기를 기대합니다. "그것이 바로 꿈입니다."라고 Kohl은 말합니다.

그는 AI는 강력한 가속기이며 '기술 그 자체만으로도 흥미롭지만, 가장 주목할 점은 본질적으로 생물학에 대한 그러한 전문적 기능을 연구자에게 제공하는 것'이라고 덧붙였습니다. AWS의 지원, 특히 AWS Re:invent와 같은 행사 참여 및 시장 진출 전략 개발 지원을 통해 Latent Labs는 그 비전을 실현하고 있으며, 두 회사의 공통된 철학이라는 더 깊은 토대가 이러한 노력을 더욱 강화합니다. Kohl은 "Latent Labs와 AWS 모두 자사 기술을 사용하는 기업과 파트너에게 집중한다는 훌륭한 공통점을 갖고 있습니다."라고 말합니다.

AWS와 마찬가지로 Latent Labs는 신뢰와 고객 중심성이 혁신과 의미 있는 파트너십을 뒷받침한다고 믿습니다. AWS는 스타트업의 구축 및 규모 조정 능력을 가속화하는 데 도움을 주었지만, Latent Labs는 여전히 가장 중요한 사람들, 즉 과학자들의 역량을 강화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. Kohl은 '이러한 모델을 어디에 적용할지 가장 잘 아는 사람은 실무자, 생물학자, 생명공학자'라고 말합니다. Latent Labs는 강력하고 직관적인 도구를 이들에게 제공함으로써 신기술을 통해 오래된 아이디어를 '생물학을 기계처럼 해독하고, 이해하고, 조작할 수 있다"는 새로운 아이디어로 재창조하고 있습니다. 는 것입니다. Kohl은 끝으로 "이러한 공통점 덕분에 이 전략적 파트너십이 정말 기대됩니다."라고 덧붙였습니다.