로스 킹은 스웨덴 예테보리에 있는 찰머스 공과대학의 기계 학습 교수이다. 그는 인공지능을 사용하여 생물학적 실험을 설계, 실행, 해석하는 자동화된 실험실 시스템인 로봇 과학자의 창시자로 가장 잘 알려져 있다. 그의 연구는 기계 학습, 인공지능, 그리고 시스템 생물학의 교차점에 초점을 맞추며, 자동화를 통해 과학적 발견을 가속화하는 것을 목표로 한다.
킹은 1990년대 초 스트래스클라이드 대학교에서 인공지능으로 박사 학위를 받았다. 그는 웨일스 대학교 애버리스트위스와 케임브리지 대학교에서 학술직을 역임한 후 2016년 찰머스에 합류했다. 그의 초기 연구는 단백질 구조 예측과 기능 유전체학에 기계 학습을 적용하는 것이었다.
로봇 과학자 프로젝트
로봇 과학자는 웨일스 대학교와 케임브리지 대학교의 동료들과 협력하여 개발되었으며, 2004년에 처음 시연되었다. 이 시스템은 실험실 로봇과 효모 유전자의 기능에 대한 가설을 세우고, 그 가설을 시험할 실험을 설계하며, 실험을 물리적으로 실행하고, 결과를 해석할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 결합했다. 이 프로젝트는 영국 생명공학 및 생물과학 연구위원회의 자금 지원을 받았으며, 완전 자동화된 과학적 발견의 첫 사례 중 하나로 상당한 언론의 주목을 받았다.
2009년 사이언스에 게재된 획기적인 논문에서 킹과 그의 팀은 로봇 과학자가 효모 대사에 관여하는 12개 유전자의 기능을 식별할 수 있음을 보여주었으며, 이는 인간 과학자의 정확도와 같거나 그 이상이면서 자율적으로 작동했다. 이 시스템은 의사결정 트리 학습 알고리즘과 대사의 논리적 모델을 사용하여 가설을 생성하고 시험했다.
AI와 과학에 대한 기여
킹의 더 넓은 연구에는 과학 철학, 특히 가설 생성에서 기계 학습의 역할에 대한 작업이 포함된다. 그는 자동화된 시스템이 발견의 특정 일상적 측면에서 인간 과학자를 도울 뿐만 아니라 대체할 수도 있으며, 연구자들이 더 창의적인 작업에 집중할 수 있게 해준다고 주장해 왔다. 그의 작업은 생물정보학에서 딥 러닝 접근법의 발전에 영향을 미쳤으며, 실험실 자동화의 미래에 대한 논의에서 인용되었다.
그는 또한 과학적 맥락에서 AI 시스템을 평가하기 위한 벤치마크로서 '로봇 과학자'의 개발에 기여했다. 찰머스에 있는 그의 그룹은 대규모 언어 모델과 다른 현대 AI 기술이 자동화된 실험실에 어떻게 통합될 수 있는지 계속 탐구하고 있다.
인정과 영향
킹의 작업은 2014년 ISCB(국제 계산 생물학 학회) 생물정보학 탁월한 기여상을 포함한 여러 상으로 인정받았다. 그는 네이처와 사이언스와 같은 영향력 있는 저널에 150편 이상의 동료 검토 논문을 발표했다. 그의 연구는 이코노미스트와 뉴 사이언티스트의 기사를 포함한 대중 매체에 소개되어 AI 주도 과학의 잠재력을 강조했다.
찰머스에서의 그의 현재 프로젝트는 새로운 실험을 설계하기 위한 생성형 AI의 사용과 약물 발견 및 대사 공학에 기계 학습을 적용하는 것을 포함한다. 그는 스웨덴, 영국, 미국의 연구자들과 협력하고 있으며, 그의 작업은 스웨덴 연구 위원회와 유럽 연구 위원회의 보조금으로 지원된다.
개인 및 전문 배경
킹은 영국에서 태어났다. 그는 왕립 생물학 학회의 펠로우이자 인공지능 발전 협회의 선임 회원이다. 그는 생물정보학과 왕립 학회 인터페이스 저널을 포함한 여러 저널의 편집 위원회에서 활동했다. 연구 외에도 그는 찰머스에서 기계 학습과 생명 과학에서의 응용에 관한 강의를 가르친다.
킹은 컴퓨터 과학, 생물학, 철학을 연결하는 학제적 접근으로 알려져 있다. 그는 국제 기계 학습 회의(ICML)와 지능형 시스템 분자 생물학(ISMB) 회의를 포함한 주요 회의에서 초청 강연을 했다. 자율 과학에 대한 그의 비전은 AI와 실험실 자동화 모두에서 새로운 연구에 계속 영감을 주고 있다.