Google DeepMind $40M 제네시스 미션에 대한 약속

Google은 미국 과학 발견의 속도를 10년 안에 두 배로 늘리려는 미국 국가적 노력인 제네시스 미션을 지원하기 위해 AI 토큰과 클라우드 크레딧으로 4천만 달러를 약속했습니다. 이 약속은 에너지부(DOE) 국립 연구소 연구원들에게 Google DeepMind의 최첨단 AI 포트폴리오와 Gemini for Government를 통한 보안 AI 인프라에 대한 현물 접근을 제공합니다.

과학을 위한 최첨단 AI 도구 제공

Google은 과학적 발견을 위해 설계된 전문적인 AI 모델 제품군에 대한 접근 권한을 DOE 제네시스 미션 수상자에게 부여합니다. 이러한 도구는 분자 생물학부터 행성 매핑에 이르기까지 다양한 분야를 대상으로 합니다:

• AlphaEvolve: 고급 알고리즘 설계를 위한 Gemini 기반 코딩 및 발견 에이전트입니다.
• AlphaFold 3: 단백질 및 기타 생분자 구조와 상호작용을 예측하는 데 사용되는 모델입니다.
• AlphaGenome: 비코딩 게놈을 포함한 DNA 변이가 생물학과 질병에 어떻게 영향을 미치는지 이해하도록 설계된 도구입니다.
• WeatherNext: 고정밀 날씨 예보 및 매핑을 위한 AI 모델군입니다.
• AlphaEarth Foundations: 행성의 상세한 매핑과 이해를 위한 기초 AI 모델입니다.

또한, Google은 DOE 국립 연구소 수만 명의 사용자에게 1년 동안 Gemini for Government 좌석과 토큰을 제공합니다. 이 보안 플랫폼은 실험실 연구부터 전문 사용 시설의 관리까지 전체 운영 스펙트럼을 지원하도록 의도되었습니다.

PNNL에서의 자동화된 수학적 탐사

태평양 북서부 국립 연구소(PNNL)에서 연구자들은 복잡한 수학 시스템을 매핑하기 위해 AlphaEvolve를 사용하고 있습니다. Henry Kvinge 박사는 이 도구가 조합론과 수학적 추상의 탐사를 자동화하여, 일반적으로 인간 연구자들이 수년 동안 찾아내야 할 숨겨진 연결을 밝혀낸다고 언급했습니다.

NLR에서의 자율적 물질 발견

로키 산맥 국립 연구소(NLR)에서 Gemini는 자율적 실험을 가능하게 하기 위해 물리적 실험실 하드웨어에 직접 통합되고 있습니다. Steven R. Spurgeon 박사는 물질 발견에서의 다음과 같은 효율성 향상을 보고했습니다:

• Calibration Speed: 현미경 보정 시간이 90분 이상에서 약 13분으로 줄어들었습니다(속도가 8배 증가).
• Operational Simplification: 이미지 초점을 맞추기 위해 필요한 수동 단계가 최대 50단계에서 2단계로 줄어들었습니다.

이러한 개선으로 실시간 관찰, 추론, 의사결정이 가능해져,以前에는 수동 작동을 통해 접근할 수 없었던 물질 설계 공간을 탐색할 수 있게 되었습니다.

제네시스 미션의 전략적 맥락

제네시스 미션은 2025년 11월에 출범한 백악관 이니셔티브로, 과학적 가속화를 위해 AI를 활용하는 것을 목표로 합니다. Google의 4천만 달러 약속은 모든 17개 DOE 국립 연구소에 대한 초기 접근 프로그램 및 에너지부를 위한 보안 AI 백본으로서 Gemini for Government 배포를 포함한 이전 노력을 확장한 것입니다.