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Open and Sustainable AI: challenges, opportunities and the road ahead in the life sciences

Created by
  • Haebom

저자

Gavin Farrell (Department of Biomedical Sciences, University of Padova, Padova, Italy), Eleni Adamidi (Athena Research,Innovation Center, Marousi, Greece), Rafael Andrade Buono (VIB.AI Center for AI,Computational Biology, Ghent, Belgium), Mihail Anton (ELIXIR Europe Hub, EMBL-EBI, Hinxton, United Kingdom), Omar Abdelghani Attafi (Department of Biomedical Sciences, University of Padova, Padova, Italy), Salvador Capella Gutierrez (Barcelona Supercomputing Center), Emidio Capriotti (Department of Pharmacy,Biotechnology, University of Bologna, Bologna, Italy,Computational Genomics Platform, IRCCS University Hospital of Bologna, Bologna, Italy), Leyla Jael Castro (ZB MED Information Centre for Life Sciences, Cologne, Germany), Davide Cirillo (Barcelona Supercomputing Center), Lisa Crossman (SequenceAnalysis.co.uk, United Kingdom,University of East Anglia, Norwich, United Kingdom), Christophe Dessimoz (Department of Computational Biology, University of Lausanne, Lausanne, Switzerland,Swiss Institute of Bioinformatics, Lausanne, Switzerland), Alexandros Dimopoulos (Institute for Fundamental Biomedical Science, Biomedical Sciences Research Center Alexander Fleming, Vari, Greece,Department of Informatics,Telematics, School of Digital Technology, Harokopio University, Athens, Greece), Raul Fernandez-Diaz (School of Medicine, University College Dublin, Dublin, Ireland,Conway Institute of Biomolecular,Biomedical Research, University College Dublin, Dublin, Ireland,IBM Research Dublin, Dublin, Ireland), Styliani-Christina Fragkouli (Institute of Applied Biosciences, Centre for Research,Technology Hellas, Thessaloniki, Greece,Department of Biology, National,Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece), Carole Goble (Department of Computer Science, University of Manchester, Manchester, United Kingdom), Wei Gu (Luxembourg National Data Service, Esch-sur-Alzette, Luxembourg), John M. Hancock (Institute of Biochemistry,Molecular Genetics, Faculty of Medicine, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia), Alireza Khanteymoori (Department of Psychology, University of Freiburg, Freiburg, Germany), Tom Lenaerts (Machine Learning Group, Universite Libre de Bruxelles, Brussels, Belgium,Artificial Intelligence Lab, Vrije Universiteit Brussel, Brussels, Belgium,Interuniversity Institute of Bioinformatics in Brussels, ULB-VUB, Brussels, Belgium,FARI, AI for the common good institute, ULB-VUB, Brussels, Belgium,Center for Human-Compatible AI, UC Berkeley, Berkeley, CA, USA), Fabio G. Liberante (ELIXIR Europe Hub, EMBL-EBI, Hinxton, United Kingdom), Peter Maccallum (ELIXIR Europe Hub, EMBL-EBI, Hinxton, United Kingdom), Alexander Miguel Monzon (Department of Biomedical Sciences, University of Padova, Padova, Italy), Magnus Palmblad (Leiden University Medical Center, Leiden, Netherlands), Lucy Poveda (Swiss Institute of Bioinformatics, Lausanne, Switzerland), Ovidiu Radulescu (LPHI, University of Montpellier, CNRS, INSERM, Montpellier, France), Denis C. Shields (School of Medicine, University College Dublin, Dublin, Ireland,Conway Institute of Biomolecular,Biomedical Research, University College Dublin, Dublin, Ireland), Shoaib Sufi (Department of Computer Science, University of Manchester, Manchester, United Kingdom), Thanasis Vergoulis (Athena Research,Innovation Center, Marousi, Greece), Fotis Psomopoulos (Institute of Applied Biosciences, Centre for Research,Technology Hellas, Thessaloniki, Greece), Silvio C. E. Tosatto (Department of Biomedical Sciences, University of Padova, Padova, Italy,Institute of Biomembranes, Bioenergetics,Molecular Biotechnologies, National Research Council)

개요

본 논문은 인공지능(AI)이 생명과학 분야에서 혁신적인 발전을 이루었지만, AI 방법론의 빠른 도입으로 인해 재사용성 및 재현성 저하, 신뢰도 하락 등의 오랜 연구 과제가 악화되고 있음을 지적한다. 특히 이러한 문제가 환경 지속가능성에도 영향을 미친다는 점을 강조하며, AI 생태계의 단편화 및 OSAI(Open and Sustainable AI) 모델 개발을 위한 가이드라인 부족을 논의한다. 따라서 논문에서는 AI 생태계의 300개 이상 구성 요소에 직접적으로 매핑되는 실용적인 OSAI 권장 사항을 제시하고, 연구자들이 관련 AI 리소스에 접근하여 지속 가능하고 재사용 가능하며 투명한 AI를 구현할 수 있도록 지원한다. 이는 생명과학 공동체의 합의를 바탕으로 기존 노력과 연계되어 향후 정책 개발 및 AI 구현을 위한 구조적 경로를 안내하는 데 기여할 것이다.

시사점, 한계점

시사점:
AI 기반 생명과학 연구의 지속가능성 및 재현성 확보를 위한 실질적인 OSAI 권고안 제시
AI 생태계의 단편화 문제 해결 및 통합적인 접근 방식 제안
연구자들에게 관련 AI 리소스 접근 및 활용을 지원하여 효율적인 AI 개발 및 활용 촉진
생명과학 공동체의 합의를 바탕으로 한 정책 및 구조적 경로 개발에 기여
한계점:
제시된 OSAI 권고안의 실제 효과 및 적용 가능성에 대한 추가적인 검증 필요
300개 이상의 AI 생태계 구성 요소에 대한 구체적인 분석 및 설명 부족
다양한 이해관계자들의 의견 수렴 및 참여 과정에 대한 자세한 설명 부족
장기적인 관점에서 OSAI 구현의 지속가능성 확보 방안에 대한 추가적인 논의 필요
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