AI 도입의 이점 구체 사례(3/7)
AI 도입의 이점 구체 사례(3/7)
5, 【인프라】드론과 AI 활용으로 점검 작업 효율화
도쿄전력홀딩스(HD) 주식회사, 블루이노베이션 주식회사, 주식회사 텝코시스템즈의 3사는 **‘송전선 점검용 드론 자동비행 시스템’**을 개발하였고, 도쿄전력파워그리드(PG) 주식회사는 2021년 6월부터 이 시스템을 자사가 보유한 송전선 점검업무에 도입하였다.
블루이노베이션이 독자적으로 개발한 플랫폼 **‘Blue Earth Platform (BEP)’**은 여러 대의 드론 및 로봇과 그에 탑재된 센서와 카메라를 동시에 제어 및 관리함으로써, 다양한 드론과 로봇이 임의의 업무를 자동으로 수행할 수 있게 한다.
‘송전선 점검용 드론 자동비행 시스템’은 Blue Earth Platform을 기반으로 텝코시스템즈와 도쿄전력 HD를 포함한 3사가 공동으로 개발한 것이다. 일반적인 드론에도 탑재할 수 있는 대상물 감지 센서로 송전선을 인식하고, 카메라가 탑재된 드론이 자동 비행하면서 최적의 화각으로 송전선의 이상(예: 부식, 열화 등)을 촬영함으로써 점검 작업의 대폭적인 효율화와 비용 절감이 가능해진다.
도쿄전력, 기존에 육안으로 하던 송전선 점검을 AI와 드론으로 효율화
6, 【의약】신약 개발 프로세스의 신속화
AI를 활용한 도킹 계산
미쓰이정보는 2021년, 신약 개발에 있어 **‘약물이 작용하는 표적 단백질’**의 결합 위치를 예측하는 소프트웨어 **‘DeepSeeker’**와, 신약 후보 화합물과 표적 단백질 간의 결합 친화성을 예측하는 소프트웨어 **‘KASSAY’**를 개발하여 제공을 시작했다고 발표했다.
두 소프트웨어는 단백질 구조 데이터 및 과거 실험 데이터를 딥러닝한 AI를 활용하여, 유망한 신약 후보 화합물의 선별 정밀도와 속도를 향상시켜 신약 개발 프로세스를 가속화하는 것을 목표로 한다. 둘 다 컨테이너 가상환경 또는 Microsoft Azure용 MKI-DryLab 상에서 실행 가능하며, 각각 연간 라이선스 비용은 **90만 엔(세금 별도)**이다.
미쓰이정보는 2017년부터 **산학연 협력 프로젝트 ‘생명 인텔리전스 컨소시엄’**의 **‘WG4. 분자 시뮬레이션’**에 참가하고 있다.
WG4에서는 신약 개발에 있어 단백질의 원자 좌표 딥러닝에 대한 수요에 대응하여 **‘AI에 의한 도킹 계산 고도화’**에 착수하였으며, 리간드 결합 부위 예측 논문을 바탕으로 한 ‘DeepSeeker’와, 리간드 활성을 예측하는 논문을 구현한 ‘KASSAY’를 개발했다.
저분자 화합물을 기반으로 한 신약 개발 프로세스에서는, 표적 단백질에 작용하는 신약 후보 화합물을 수천만 종 중에서 선별해야 한다. 이때 리드 화합물이 표적 단백질의 어느 부위에 결합하며, 그 결합 친화성과 활성능을 평가해야 한다.
이 두 소프트웨어는 **공공 단백질 구조 데이터베이스 ‘Protein Data Bank’**에 축적된 구조 데이터와 과거 실험 데이터를 학습하며, 이미지 인식 기술을 활용한 AI를 사용함으로써, 유망한 리드 화합물의 선별 정확도와 속도를 향상시켜 신약 개발의 신속화에 기여할 수 있다.
미쓰이정보, AI를 활용한 신약 개발 프로세스의 고속화를 위한 소프트웨어 개발
* 출처=AIsmiley
