생물학 분야의 최첨단 AI 애플리케이션 살펴보기: 곤충 행동부터 얼룩말 추적까지

생물학 분야의 최첨단 AI 애플리케이션 살펴보기: 곤충 행동부터 얼룩말 추적까지

 

 

 

 

 

소개 2024년 통합 및 비교 생물학 학회 연례 회의에서는 생명과학에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 혁신적인 역할에 대한 생물학자들의 논의가 급증했습니다. 이 글에서는 생물학에서 AI의 다양한 응용 분야를 살펴보고, 컨퍼런스에서 발표된 혁신적인 연구를 소개합니다. 곤충의 행동을 해독하는 것부터 야생의 얼룩말 추적에 이르기까지, AI는 자연계의 복잡성을 푸는 데 상당한 진전을 보이고 있습니다.

 

생물학에서 AI의 보편적인 존재: AI와 머신러닝 방법은 신경과학과 분자생물학 같은 전통적인 영역을 넘어 생물학 내의 다양한 하위 분야로 점점 더 스며들고 있습니다. 이 회의에서는 동물의 행동 이해부터 생체 역학 및 자세 추정까지 광범위한 응용 분야를 조명했습니다.

 

AI 기반 연구 발표:

 

곤충 냄새 감지:

 

워싱턴 대학교의 연구원들은 곤충, 특히 나방이 주변 환경의 냄새를 감지하는 방법을 연구하기 위한 AI 기반 시스템을 발표했습니다.

이 머신러닝 모델은 나방 뉴런이 다양한 화학물질의 혼합물에 어떻게 반응하는지 예측하여 후각 메커니즘에 대한 인사이트를 제공합니다.

꿀벌의 냉각 행동:

 

위스콘신 대학교의 과학자들은 AI를 활용하여 폭염 시 꿀벌이 군집 온도를 조절하는 방법을 연구했습니다.

개별 꿀벌에 라벨을 붙이고, 자동화된 이미징 시스템을 사용하여 추적하고, 부채질 행동을 분석하여 열 반응과 기후 변화 적응에 대한 잠재적 영향에 대한 귀중한 데이터를 제공했습니다.

움직임 분석을 위한 곤충 트레드밀:

 

임페리얼 칼리지 런던의 연구원들은 곤충의 움직임을 측정하기 위해 소형 러닝머신을 활용하여 게임 엔진으로 생성된 곤충의 3D 모델을 사용한 합성 데이터 세트를 제시했습니다.

이 혁신적인 접근 방식은 제한된 훈련 데이터의 문제를 해결하여 다양한 곤충 종에 적용할 수 있는 일반적인 시스템을 제공하고 보행 로봇의 개발에 영감을 불어넣었습니다.

야생에서의 얼룩말 추적:

 

슈투트가르트 대학교와 프린스턴 대학교의 연구원들은 야생에서 동물의 행동을 포착하기 위한 오픈 소스 도구인 Smarter-labelme을 선보였습니다.

이 도구는 머신러닝 모델에 주석을 달아야 하는 수작업을 줄여주며, 광활한 사바나 지역의 드론 영상을 이용해 얼룩말의 활동을 정량화하는 데 적용되었습니다.

형광 단백질 돌연변이 예측:

 

메릴랜드 대학교와 하워드 휴즈 의학 연구소의 자넬리아 연구 캠퍼스의 연구원들은 녹색 형광 단백질(GFP)의 돌연변이로 인한 형광의 강도를 예측하는 신경망 모델을 개발했습니다.

이 연구는 GFP 변이에 대한 이해를 높여 세포 분자의 시각화를 개선하는 데 기여합니다.

결론: AI와 머신러닝 기술이 생물학에 통합되면서 자연계의 복잡성을 이해하고 분석하는 새로운 시대가 열리고 있습니다. 통합 및 비교 생물학 학회 회의에서 발표된 이 연구들은 AI의 다양하고 획기적인 응용 사례를 보여주며, 생물학 분야 전반에 걸쳐 연구에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 🌿🔬

 

 

 

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