Pushmeet Kohli는 인도계 영국인 컴퓨터 과학자이자 Google DeepMind의 연구 부사장으로, 과학 및 전략 이니셔티브 부서를 이끌고 있다. 그는 단백질 구조를 예측하는 딥러닝 시스템인 AlphaFold의 개발을 주도한 것으로 가장 잘 알려져 있으며, 다양한 다른 AI 프로젝트에도 기여했다. 2023년에는 타임지가 그를 AI 분야에서 가장 영향력 있는 100인 중 한 명으로 선정했다.
Kohli의 연구는 Machine learning과 컴퓨터 비전, Artificial intelligence에 걸쳐 있으며, 계산 생물학, 프로그램 합성, 최적화 분야에 응용된다. 그의 업적은 여러 최우수 논문상과 시간 검증상(test-of-time honors)을 수상했다.
교육
Kohli는 인도 나랑갈에 있는 국립기술연구소(National Institute of Technology, Warangal)에서 컴퓨터 과학 및 공학 학사(BTech) 학위를 취득했다. 이후 영국으로 건너가 2007년 옥스퍼드 브룩스 대학교에서 Philip Torr의 지도 아래 컴퓨터 비전 박사 학위를 마쳤다. 그의 박사 논문은 비전 문제를 위한 이산 최적화 기법에 초점을 맞췄다.
초기 경력
박사 학위 후, Kohli는 케임브리지 대학교의 심리측정 센터(Psychometric Centre)에서 박사후 연구원으로 일하며 기계 학습을 심리 측정에 적용했다. 이후 마이크로소프트 리서치에 파트너 과학자이자 연구 디렉터로 합류하여 컴퓨터 비전과 크라우드소싱 프로젝트를 주도했다. 이 기간 동안 그는 깊이 센서를 사용해 실시간으로 신체 움직임을 추적하는 Kinect의 인간 자세 추정 시스템 개발에 기여했다.
Google DeepMind에서
Kohli는 2010년대 중반에 Google DeepMind(당시 DeepMind Technologies)에 합류하여 결국 연구 부사장으로 승진했다. 그는 과학적 발견에 AI를 적용하고 사회적 과제를 해결하는 데 초점을 맞춘 과학 및 전략 이니셔티브 부서를 이끌고 있다. 그의 감독 아래 DeepMind는 AlphaFold, AlphaEvolve, SynthID, Co-Scientist를 포함한 여러 획기적인 시스템을 생산했다.
주요 프로젝트
AlphaFold
AlphaFold는 아미노산 서열에서 단백질의 3D 구조를 예측하는 AI 시스템이다. Kohli는 AlphaFold를 개발한 팀을 이끌었으며, 이 시스템은 단백질 구조 예측에 대한 중요한 평가(CASP) 대회에서 획기적인 정확도를 달성했다. 이 시스템은 수억 개의 단백질 구조를 예측하는 데 사용되어 생물학과 의학 연구를 가속화했다.
AlphaEvolve
AlphaEvolve는 반복적인 돌연변이와 선택을 통해 컴퓨터 프로그램을 최적화하는 범용 진화 코딩 에이전트이다. 이는 코드 슈퍼최적화에 적용되어 알고리즘의 더 효율적인 구현을 찾는 데 사용되었다.
SynthID
SynthID는 이미지와 텍스트를 포함한 AI 생성 콘텐츠에 워터마크를 삽입하고 감지하는 시스템이다. 이는 감지할 수 없는 워터마크를 삽입하여 나중에 검증할 수 있게 하며, 잘못된 정보와 싸우고 콘텐츠의 진위를 보장하는 데 도움을 준다.
Co-Scientist
Co-Scientist는 새로운 과학적 가설을 생성하고 테스트하도록 설계된 AI 에이전트이다. 이는 대규모 언어 모델을 사용하여 실험을 제안하고 결과를 분석하며, 발견의 속도를 잠재적으로 가속화한다.
기타 기여
Kohli는 또한 더 빠른 행렬 곱셈 알고리즘을 발견하는 강화 학습 에이전트인 AlphaTensor, 경쟁 수준의 코드 생성을 위한 시스템인 AlphaCode, 대규모 언어 모델을 사용하여 프로그램 공간을 탐색하는 FunSearch, 그리고 유전적 돌연변이의 영향을 예측하는 모델인 AlphaGenome과 AlphaMissense에 기여했다. 그의 초기 연구에는 신경 프로그램 합성, 확률적 프로그래밍, 온라인 네트워크를 사용한 행동 분석이 포함된다.
연구 주제
Kohli의 연구는 종종 이산 최적화와 딥러닝을 결합한다. 그는 비전 작업을 위한 Residual Network (ResNet) 아키텍처와 Loss Functions에 대해 연구했으며, Data Augmentation 기법을 탐구했다. 그의 심리측정학에 대한 관심은 소셜 미디어 데이터에서 성격 예측 방법으로 이어졌다. 최근 몇 년 동안 그는 자기장 제한 핵융합 제어와 학습된 밀도 함수를 사용한 분수 전자 문제 해결과 같은 과학적 문제에 AI를 적용하는 데 집중했다.
수상 및 영예
Kohli의 업적은 다양한 상으로 인정받았다:
- 유럽 컴퓨터 비전 학회(European Conference on Computer Vision)의 Koenderink Prize (시간 검증상)
- 영국 기계 비전 협회 및 패턴 인식 학회(BMVA) 최우수 박사 논문 Sullivan Prize
- IEEE 혼합 증강 현실(ISMAR) 영향력 논문상
- ACM 사용자 인터페이스 소프트웨어 및 기술 심포지엄의 지속적 영향상
- 2014년 국제 월드 와이드 웹 학회 최우수 논문상
- 2010년 유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV) 최우수 논문상
- 불확실성 인공 지능 학회(UAI) 최우수 논문상
그는 또한 2023년 Time 100 AI 목록에 포함되었다.
영향과 유산
Kohli의 AlphaFold 리더십은 구조 생물학에 혁신적인 영향을 미쳤으며, 이 시스템의 예측은 전 세계 연구자들이 사용하고 있다. 과학을 위한 AI에 대한 그의 광범위한 작업은 기계 학습이 유전체학, 재료 과학, 물리학과 같은 분야에서 발견을 가속화하는 새로운 패러다임을 확립하는 데 도움을 주었다. 2025년 현재, 그는 Google DeepMind에서 연구를 계속 지휘하며 기초 AI 연구와 실용적 응용을 연결하는 전략적 이니셔티브에 집중하고 있다.