하이퍼랩 블로그 - AI

700조 원 규모 ‘Stargate 프로젝트’. 트럼프 대통령의 승부수, 그 배경은 무엇일까요?

딥러닝 아키텍처의 개념을 소개하고, 대표적인 모델인 Transformer와 Titans를 비교합니다.

AI 신약 개발이 왜 주목받는지, 그 과거와 현재, 그리고 미래까지 한눈에 정리해드립니다.

Hyper Screening X는 7조 개 규모의 초거대 라이브러리를 효율적으로 탐색하여, 60% 이상의 합성 가능성을 갖춘 신약 후보 물질을 발굴하는 혁신적인 기술입니다.

이번 글에서는 전통적인 분자 Docking의 한계를 넘어, 딥러닝과 물리 법칙을 융합하여 만든 PIGNet의 개발 배경과 뛰어난 성능을 소개합니다.

ICLR 2025에서 공개된 AI 기반 신약 개발 연구, RxnFlow, DynamicFlow, NEXT-MOL을 소개합니다.

AI 업계에서 큰 주목을 받고 있는 딥시크 AI에 대해 살펴보고, 혁신적인 비용 절감과 높은 성능을 동시에 달성한 방법을 분석해보겠습니다.

빅테크 AI 경쟁이 LLM에서 단백질 설계 AI로 확장되고 있습니다. 구글 딥마인드와 오픈AI는 각기 다른 방식의 단백질 설계 AI를 개발하며, 앞으로 생명과학과 신약 개발에 어떤 혁신을 가져올지 기대를 모으고 있습니다.

체코 대학병원 Biomedical Research Centre 소속 신약개발 연구원인 Prof. Jan Korabecny와 Barbora Svobodova와의 하이퍼랩 사용 후기 인터뷰를 진행했습니다. 하이퍼랩은 사용이 매우 직관적이고 편리해 강력 추천할 만한 플랫폼으로 평가받았는데요, 특히 기존 방식의 한계를 뛰어넘어 짧은 시간 안에 다수의 신규 화합물과 아이디어를 제안해주는 점에서 큰 도움을 받았다고 합니다.

30년 전 개발된 MSA 기술이 AlphaFold와 결합하면서 단백질 구조 예측의 정확도를 크게 향상시키고 있습니다. 한때 대중의 관심 밖에 있던 전통적 기법인 MSA, 과연 어떤 기술이고 무엇 때문에 주목받고 있을까요?