미국 인공지능기업인 딥마인드(DeepMind)에 따르면 50년된 단백질 접힘 문제(protein folding problem)를 몇 시간만에 해결하는 인공지능 시스템을 개발했다.이 문제는 수십년 동안 연구자들을 괴롭혔던 복잡한 문제였다. 단백질의 구조를 알아내는 데는 수년 또는 수십년의 힘든 실험이 필요했기 때문이다.또한 현재의 단백질 폴딩 컴퓨터 시뮬레이션은 정확도가 떨어진다는 문제점이 있다. 이론적으로 동일한 단백질이 접혀서 3D 구조를 취할 수있는 수많은 방법이 있기 때문이다.알파폴드(AlphaFold)로 명명된 딥마인드의 인공지능 시스템은 기존 데이터베이스를 사용하여 아미노산 서열과 단백질 구조간의 관계를 인식하도록 스스로 훈련했다.이어서 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모델링한 컴퓨터 알고리즘인 신경망을 사용하여 미공개 단백질 구조에 대한 예측을 반복적으로 개선했다.시스템을 이용하면 단백질이 3D 형태를 얻기 위해 접히는 방식을 빠르고 정확하게 예측할 수있다. 특히 특정 질병과 관련된 단백질의 구조를 식별하고 약물 개발을 가속화하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 전망된다.▲ USA-DeepMind-BiologicalScience▲ 딥마인드(DeepMind)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 일리노이대 지속가능기술센터(Illinois Sustainable Technology Center)에 따르면 습식 음식물 폐기물을 바이오 연료로 전환하는 기술을 개발했다. 바이오 연료는 디젤과 혼합할 수 있다.미국은 매년 식량가공 및 동물 사육으로 7900만톤의 건조된 생물 폐기물을 배출한다. 그러나 폐기물에 포함된 수분은 에너지를 추출하는 데에 가장 큰 장애물에 해당된다.열수액화(hydthermal liquification, 이하 HTL)는 이 문제를 해결하기 위한 잠재적인 해결책으로 평가된다. 물을 반응 매질로 사용하고 비지질(비지방) 바이오 폐기물 성분조차도 엔진 연료로 추가 가공될 수 있는 바이오 크루드로 전환시킬 수 있기 때문이다.연구팀은 증류를 에스테르화공정과 결합시켜 증류된 바이오 크루드를 디젤과 혼합할 수 있는 액체 연료로 전환했다. 액체연료는 디젤연료에 대한 현재 표준 및 사양을 충족하는 것으로 평가받았다.또한 연구팀은 업그레이드를 위한 바이오 크루드를 생산하기 위해 파일럿 규모의 HTL 원자로를 개발했다. 1일 1갤런의 바이오 폐기물을 처리해 30갤런의 바이오 크루드을 생산할 수 있을 것으로 기대된다.기존의 디젤연료 인프라와 호환되는 재생가능한 엔진 연료를 생산하기 위한 단계로 진행됐다. 지속가능한 액체연료의 개발을 위한 커다란 진일보라고 평가된다.참고로 연구결과는 Nature Sustainability지에 발표됐으며 일리노이대 지속가능기술센터와 Yuanhui Zhang, Wan-Ting(Grace) Chen, Lowel, Chia-Fon Lee 및 Timothy Lee 등이 참여했다.▲ USA-IllinoisUniversity-renwablefuel▲ 일리노이드대 지속가능기술센터 연구팀(출처 : 홈페이지)