NVIDIA BioNeMo 에이전트 툴킷은 AI 에이전트에 과학적 발견을 가속화하는 도구를 제공합니다.

NVIDIA의 BioNeMo 에이전트 툴킷은 10년간의 생명과학 라이브러리를 단백질 설계, 유전체학 및 약물 발견을 위한 에이전트 호출 가능 기술에 번들로 제공합니다.

엔비디아(NVIDIA)는 범용 AI 에이전트를 전문 과학 연구 보조자로 전환하기 위해 설계된 툴킷을 공개했습니다. 이 회사는 NVIDIA가 "에이전트 생명 과학 시대"라고 부르는 시대를 위해 구축된 도메인별 도구 및 기술 모음인 NVIDIA BioNeMo 에이전트 툴킷을 발표했습니다. 엔비디아는 이번 주 발표에서 생물학 문제를 처음부터 추론하기 위해 단일 개척 모델을 요구하는 대신 에이전트에게 기성 과학 도구 상자를 제공하여 증거를 수집하고, 계산 실험을 실행하고, 결과에 대해 추론하고, 다음 단계를 권장할 수 있다고 밝혔습니다. 이는 AI 산업이 채팅 인터페이스에서 자율 연구 워크플로로 전환하는 보다 구체적인 사례 중 하나입니다.

에이전트를 위해 다시 패키징된 10년 간의 생명과학 라이브러리

이 툴킷은 10년 이상의 가치를 지닌 NVIDIA의 생명 과학 라이브러리, 도구 및 개방형 모델을 에이전트 호출이 가능한 단일 프레임워크로 묶습니다. NVIDIA BioNeMo를 기반으로 구축되었으며 NVIDIA NIM 마이크로서비스, NVIDIA Parabricks, NVIDIA NeMo 및 NVIDIA Nemotron 기술과 회사의 가속 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 합니다. NVIDIA는 "작용 생명 과학을 위한 개방적이고 신뢰할 수 있는 기반"을 제공하는 것이 목표라고 밝혔습니다.

회사에 따르면 이 툴킷은 범용 에이전트를 몇 분 만에 생명과학 에이전트로 전환할 수 있습니다. 이는 생물학자가 실제로 수행하는 작업(단백질 구조 예측, 분자 도킹, 생성 화학, 게놈 분석, 단백질 설계 및 바이오마커 발견)에 대해 일련의 에이전트 호출 가능 기술을 노출함으로써 작동합니다. 범용 보조자부터 특수 과학 에이전트 또는 사내 바이오제약 시스템에 이르기까지 모든 에이전트 또는 AI 플랫폼은 이러한 기술을 사용하여 지식을 합성하고, 모델을 호출하고, 결과를 평가하고, 다음 작업을 실행할 수 있습니다.

모델의 '두뇌'에 대한 '과학적 도구 상자'

NVIDIA CEO Jensen Huang은 특징적으로 직접적인 용어로 프론티어 모델과 새로운 툴킷 간의 관계를 구성했습니다. "프론티어 모델은 두뇌입니다. BioNeMo는 과학적 도구 상자입니다."라고 그는 말했습니다. "이것들은 AI 에이전트에 박사 연구 조교의 기술과 슈퍼컴퓨터의 속도를 제공합니다. 처음으로 연구자들은 과학적 지식을 이해하고 이에 따라 행동할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다."

이 프레젠테이션은 오늘날 가장 유능한 모델의 실제 한계를 다루고 있습니다. 범용 에이전트는 올바른 도구, 입력, 출력 및 생물학적 의미를 즉석에서 추론해야 하기 때문에 과학적 워크플로를 효율적으로 탐색하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. BioNeMo 에이전트 툴킷은 에이전트에게 명확하고 잘 정의된 도구를 제공함으로써 올바른 기능을 호출하고, 결과를 보다 정확하게 해석하고, 진정한 과학적 통찰력을 더 빠르게 추출할 수 있도록 하기 위한 것입니다.

첫날부터 채택

NVIDIA는 이미 50개 이상의 기업이 과학적 발견을 발전시키기 위해 이 툴킷을 사용하고 있다고 밝혔습니다. Arc Institute, Open Molecular Software Foundation, 워싱턴 대학의 단백질 디자인 연구소(IPD)를 포함한 개방형 모델 및 연구 조직은 NVIDIA와 협력하여 최첨단 모델을 발전시키고 에이전트 지원 워크플로를 통해 더 쉽게 접근할 수 있도록 만들고 있습니다.

워싱턴 대학교 의과대학 생화학 교수이자 단백질 디자인 연구소 소장인 데이비드 베이커(David Baker)는 접근성의 중요성을 강조했습니다. "단백질 설계를 위해 우리가 만든 모든 도구는 효율적으로 접근할 수 있는 과학자만큼 강력합니다."라고 그는 말했습니다. "과학의 다음 도약은 단일 획기적인 모델이 아니라 강력한 도구를 연구자의 손에 직접 제공하는 시스템에서 나올 것입니다." 베이커는 컴퓨터 단백질 설계에 대한 연구로 2024년 노벨 화학상을 공유했습니다.

점점 늘어나는 에이전트 스택을 기반으로 구축됨

이 툴킷은 NVIDIA의 광범위한 에이전트 기술 포트폴리오 위에 위치합니다. NVIDIA는 라이브러리, 모델 및 프레임워크를 에이전트 호출 가능 도구로 전환하여 전체 BioNeMo 플랫폼을 최적화하고 있습니다. 여기에는 추론 기반을 위한 NVIDIA Nemotron 개방형 모델, 강화 학습을 위한 NVIDIA NeMo RL 라이브러리, 작업 전반에 걸쳐 추론하고 도구를 호출하고 데이터와 상호 작용할 수 있는 안전한 개인 에이전트를 위한 NVIDIA NemoClaw 청사진을 활용하는 것이 포함됩니다. NVIDIA NIM 마이크로서비스는 에이전트가 모델을 호출하고 작업을 수행하는 데 도움을 주고, NVIDIA OpenShell 런타임은 제어된 실행 환경을 제공합니다.

그것이 중요한 이유

생명과학은 세계에서 가장 중요한 과학 분야 중 하나입니다. NVIDIA는 글로벌 과학 R&D 지출이 약 3조 8000억 달러에 달하고 연간 제약 예산이 3000억 달러에 육박한다고 밝혔습니다. 회사는 에이전트 워크플로우가 업계의 반복 속도를 높이고 비용을 절감하며 약물 발견 및 개발 전반에 걸쳐 성공 가능성을 높이는 데 도움이 될 수 있다고 주장합니다.

이번 출시는 또한 AI가 과학자들에게 전달되는 방식에 대한 전략적 변화를 의미합니다. 즉, 프롬프트되는 모놀리식 모델이 아니라 에이전트가 조율할 수 있는 호출 가능한 전문화된 도구의 조정 시스템입니다. 이 접근 방식이 인기를 끌면 최신 AI 개발에 따르면 미래의 실험실은 전지전능한 단일 보조자보다는 인간 연구자와 함께 작업하는 도구를 휘두르는 에이전트 팀에 의해 운영될 수 있습니다.