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척척박사 윤박사가 들려주는 AI | 열 번째, 융합 인공지능 – DNA 컴퓨팅 기술

 

 

 

 

DNA 컴퓨팅은 생명공학과 전자공학, 의료공학, 컴퓨터공학 등이 융합된 기술로 2000년 초반에 국내에 널리 알려진 바이오인포메틱스(Bioinformatics)와 함께 알려진 컴퓨팅 기술이다. 혹자는 DNA 컴퓨팅이 악마의 칩이라는 이름으로 거부감을 주는 위험한 기술이라고도 한다. 이유는 사람의 몸에 DNA 생체칩을 이식하고 이를 통해 사람의 행동과 생각을 통제한다고 생각하기 때문이다. 만약, 성공적으로 DNA 생체칩이 만들어진다면 행동은 통제할 수 있겠지만 생각까지 통제하기는 힘들 것이라는 게 필자의 생각이다. 그리고 인공지능을 깊이 공부하고 싶어하는 사람이 있다면, 뇌공학, 양자컴퓨팅과 함께 강력히 추천하는 인공지능 기술 중 하나이다.

 

먼저 DNA컴퓨팅이 무엇인지를 알기 위해서는 DNA 구조를 이해하고, 합성과 증폭, 변이에 대한 일련의 매커니즘에 대한 지식이 필요하다. 그리고 DNA 컴퓨팅이 디지털 컴퓨팅과 어떤 차이를 가지고 있는지를 이해하는 것도 중요하다. DNA 컴퓨팅과 디지털 컴퓨팅의 차이를 살펴보면 아래의 표와 같은 차이를 가진다.

 

 

 

DNA는 A(아데닌), T(티민), G(구아닌), C(시토신)이라는 4개의 염기로 구성된다. 그리고 이 네 개의 염기를 이용하여 생체 정보를 코딩한다. 염기 중 A와 T, C와 G는 상보적인 결합으로 관계를 가지고 있어 이중결합, 삼중결합이라는 화학적 결합의 강도를 가지고 있다. A 염기는 C 염기나 G 염기와 연결될 수 없다. 하지만 T와는 연결이 잘 된다. 그렇기 때문에 DNA 컴퓨팅은 4개의 염기를 어떻게 배치하느냐에 따라 좋은 연산 성능을 가지기도 하지만 반만에 연산이 실패할 확률도 높다. 그리고 2진으로 데이터를 저장하는 방식보다 4진으로 구성된 데이터 기록을 처리하기 때문에 저장 확장성을 가지고 있으며 적은 공간, 적은 무게로도 대용량의 데이터를 저장하고 관리할 수 있다. 이런 가능성을 가진 DNA 칩의 대표적인 연구는 초병렬성 컴퓨팅을 구성하고 성능을 검증하는 실험도 있다. 이 DNA 컴퓨팅은 DNA 서열을 합성시키고, 증폭시키는 일련의 과정을 자동화한다면 DNA로 코딩된 정보 1017개를 동시에 처리할 수 있다. 이것은 인공지능이 가지는 다른 분야에서의 목표이다. 즉 자기조직화(Self-Organization)를 가진 생체 컴퓨터가 되는 것이다.

 

 

DNA는 분자 구조이기 때문에 2차원의 형태지만 3차원으로 구성되어 있다. 그래서 DNA를 연산하는 합성단계나 증폭단계에서 작업자 실수, 잘못된 환경, DNA 오염 등과 같은 원인으로 잘못된 결합이 종종 발생하기도 한다. 그래서 아직까지는 실험실 수준에서 DNA 컴퓨팅 제품이 만들어지고 있다. 그리고 그림 2와 같이 DNA 염기서열 3개를 조합해서 아미노산 코드를 생산하는 특징도 가지고 있다. 그리고 DNA 컴퓨팅에서 가장 많이 알려진 인공지능 알고리즘은 유전자 알고리즘이다. 유전자 알고리즘은 그림 3에서 보는 것과 같이 초기 유전자 집단에서 우수한 유전자를 선별하고, 부모 개체보다 우수한 유전자를 생산하는 매커니즘이다. 그렇다보니 인공지능의 기계학습에서 학습의 재생산과 우수성이 보장되고 있기 때문에 신경망과 혼합한 모델을 구성하고 있다. 특히 복잡하고 풀기 어려운 문제들로 구성된 NP-Complete라는 문제를 풀기 위해서 사용되고 있다. 이와 같은 유전자 알고리즘과 유사한 알고리즘은 진화 알고리즘이 있으며 처리 모델은 유전자 알고리즘과 유사하다.

 

그렇다면 DNA 컴퓨팅에서 인공지능은 어떤 역할을 할까, 그리고 무엇을 할 수 있을까? 생각해 보자. 답은 의외로 간단하다. 이런 광고를 한번은 들어봤을 것이다. “생명연장의 꿈을 이루는 기업”, DNA 컴퓨팅의 근본적인 목적은 생명을 연장시키고 질병을 수술 없이 치료하는데 있다. 이러한 목적이 성공적으로 발전하기 위해서는 유전자 알고리즘으로 가장 최적의 유전자 매핑과 합성, 증폭을 정확하게 처리할 수 있도록 준비하여야 한다. 그렇기 때문에 DNA 컴퓨팅은 갈 길이 바쁘다.

 

다음 기고에서는 DNA 컴퓨팅과 유사한 모델인 양자컴퓨팅의 모델에 대하여 다루고자 한다. 양자컴퓨팅은 순간 연산이 이루어지는 고성능 분산 병렬과 데이터 암호화에 적용할 수 있는 기술이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

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