과학의 90%가 사라졌습니다. 이 새로운 AI가 방금 그것을 찾았습니다.

AI 기반 FAIR²는 손실된 과학 데이터를 미래의 발견을 위한 연료로 전환합니다. 출처: Shutterstock

대부분의 과학 데이터는 새로운 발견을 이끌어낼 만큼 충분한 잠재력을 발휘하지 못합니다.

생산된 100개의 데이터 세트 중 약 80개는 연구실 내에 보관되고, 20개는 공유되지만 거의 재사용되지 않으며, FAIR 기준을 충족하는 것은 2개 미만이고, 일반적으로 새로운 결과로 이어지는 것은 1개뿐입니다.

그 결과는 심각합니다. 암 치료의 진전이 더디고, 기후 모델은 충분한 증거가 없으며, 연구는 재현될 수 없습니다.

이러한 상황을 개선하기 위해 오픈 사이언스 출판사 프론티어스(Frontiers)는 세계 최초의 포괄적인 AI 기반 연구 데이터 서비스인 프론티어스 FAIR² 데이터 매니지먼트(Frontiers FAIR² Data Management)를 출시했습니다. 큐레이션, 규정 준수 확인, AI 지원 포맷, 동료 평가, 인터랙티브 포털, 인증, 영구 호스팅 등 모든 필수 단계를 하나의 원활한 프로세스로 통합하여 데이터를 재사용하고 적절하게 인정받을 수 있도록 설계되었습니다. 이 서비스의 목표는 오늘날의 연구 투자가 건강, 지속가능성, 그리고 기술 분야의 더 빠른 발전으로 이어지도록 하는 것입니다.

FAIR²는 FAIR 원칙(검색 가능, 접근성, 상호 운용성, 재사용성)을 기반으로 모든 데이터세트가 AI와 호환되고 인간과 기계 모두에서 윤리적으로 재사용 가능하도록 보장하는 확장된 개방형 프레임워크를 구축합니다. FAIR² 데이터 관리 시스템은 이 모델을 최초로 구현한 시스템으로, 연구 성과가 급속도로 증가하고 인공지능이 발견 방식을 혁신하는 시기에 맞춰 개발되었습니다. 높은 수준의 원칙을 측정 가능한 효과를 가진 실질적이고 확장 가능한 인프라로 전환합니다.

Frontiers의 공동 창립자이자 CEO인 카밀라 마크람 박사는 다음과 같이 설명합니다.

"과학의 90%는 허공으로 사라집니다. Frontiers FAIR² Data Management를 사용하면 어떤 데이터 세트나 발견도 다시는 사라질 필요가 없습니다. 이제 모든 기여는 발전을 촉진하고, 마땅히 받아야 할 인정을 받으며, 과학의 잠재력을 발휘할 수 있습니다."

핵심의 AI

데이터세트를 구성하고 검증하는 것부터 메타데이터와 게시 가능한 결과물을 생성하는 것까지, 한때 수개월의 수동 작업이 필요했던 작업이 이제는 FAIR²를 뒷받침하는 Frontiers 벤처인 Senscience가 지원하는 AI 데이터 스튜어드를 통해 몇 분 만에 완료됩니다.

데이터를 제출한 연구자들은 인증된 데이터 패키지, 동료 심사 및 인용 가능한 데이터 논문, 시각화 및 AI 채팅 기능을 갖춘 인터랙티브 데이터 포털, 그리고 FAIR² 인증서 등 네 가지 통합 결과물을 받게 됩니다. 각 요소에는 품질 관리 및 명확한 요약이 포함되어 있어 일반 사용자가 데이터를 더 쉽게 이해하고 연구 분야 간 호환성을 높일 수 있습니다.

이러한 결과물들은 모든 데이터세트의 보존, 검증, 인용 및 재사용을 보장하여 연구자들에게 적절한 인정을 제공하는 동시에 연구 발견을 가속화하는 데 도움을 줍니다. Frontiers FAIR²는 또한 가시성과 접근성을 향상시켜 과학자, 정책 입안자, 실무자, 커뮤니티, 심지어 AI 시스템까지 책임 있는 재사용을 지원함으로써 사회가 과학에 대한 투자에서 더 큰 가치를 창출할 수 있도록 합니다.

플래그십 파일럿 데이터세트

SARS-CoV-2 변종 속성 -- 3,800개의 스파이크 단백질 변이체를 다루는 이 데이터 세트는 AlphaFold2 및 ESMFold의 구조적 예측을 ACE2 결합 및 발현 데이터와 연결합니다. 이는 전염병 대비를 위한 강력한 리소스를 제공하여 변형 행동과 적합성에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 합니다.

전임상 뇌손상 MRI -- 4개 연구 센터의 343개 확산 MRI 스캔으로 구성된 조화로운 데이터 세트는 프로토콜 전반에 걸쳐 표준화되고 비교 가능하도록 조정되었습니다. 재현 가능한 바이오마커 발견, 강력한 교차 사이트 분석 및 전임상 외상성 뇌 손상 연구의 발전을 지원합니다.

환경 압력 지표(1990-2050) -- 60년 동안 43개국에서 관찰된 데이터와 모델링된 예측을 결합한 이 데이터 세트는 배출량, 폐기물, 인구 및 GDP를 추적합니다. 이는 지속 가능성 벤치마킹과 증거 기반 기후 정책 계획을 뒷받침합니다.

인도 태평양 환초 생물다양성 -- 5개 지역에 걸쳐 280개 환초에 걸쳐 있는 이 데이터 세트는 생물 다양성 기록, 암초 서식지, 기후 지표 및 인간 사용 이력을 통합합니다. 이는 취약한 섬 생태계에 대한 생태 모델링, 보존 우선 순위 지정 및 지역 간 연구를 위한 전례 없는 기반을 제공합니다.

시범 프로그램을 테스트한 연구자들은 Frontiers FAIR²가 데이터를 보존하고 공유할 뿐만 아니라 품질 검사, 비전문가를 위한 명확한 요약, 여러 학문 분야의 데이터 세트를 결합하는 안정성을 통해 재사용에 대한 신뢰도를 높이는 동시에 과학자들이 인정을 받을 수 있도록 보장한다는 점에 주목했습니다.

모든 파일럿 데이터 세트는 FAIR² Open 사양을 준수하여 책임감 있게 큐레이팅되고 재사용 가능하며 장기적으로 인간과 기계가 신뢰할 수 있도록 제작되었습니다. 이를 통해 오늘날의 데이터를 활용하여 사회의 가장 시급한 과제에 대한 미래의 솔루션을 가속화할 수 있습니다.

인식 및 재사용

재사용할 때마다 원래 데이터 세트의 가치가 배가되어 발견이 낭비되지 않고, 모든 기여가 다음 획기적인 발견을 촉발할 수 있으며, 연구자들은 자신의 연구에 대한 인정을 받게 됩니다.

FAIR² Data Management를 뒷받침하는 Frontiers AI 벤처인 Senscience의 공동 창립자이자 CEO인 숀 힐 박사는 다음과 같이 말했습니다.

과학은 수십억 달러를 투자하여 데이터를 생성하지만, 대부분은 유실되고 연구자들은 거의 인정받지 못합니다. 하지만 Frontiers FAIR²를 통해 모든 데이터 세트가 인용되고 모든 과학자가 인정받으며, 마침내 데이터 생성이라는 필수적인 작업에 대한 보상이 이루어집니다. 이것이 바로 치료법, 기후 변화 해결책, 그리고 새로운 기술이 사회에 더 빨리 도달하는 방법입니다. 이것이 바로 우리가 과학을 펼치는 방식입니다.

연구자들이 말하는 것

앙헬 보르하 박사, AZTI, 해양 연구, 바스크 연구 및 기술 연합(BRTA)의 수석 연구원:

"저는 이런 종류의 데이터 큐레이션과 기사 발행을 적극 권장합니다. 정보를 매우 빠르게 생성할 수 있고 모든 최종 사용자에게 유용한 포맷이기 때문입니다."

에릭 슐테스, 라이덴 학술 약물 연구 센터(LACDR) 수석 연구원, GO FAIR 재단 FAIR 구현 책임자:

"Frontiers FAIR²는 프로젝트의 과학적 측면을 완벽하게 포착했습니다."

Femke Heddema, PharmAccess 연구원 겸 건강 데이터 시스템 혁신 관리자:

"Frontiers FAIR²는 연구자와 디지털 헬스케어 구현 담당자가 FAIR 원칙을 더욱 원활하게 실행할 수 있도록 지원하여 MomCare와 같은 데이터 세트를 재사용 가능하게 만드는 것이 복잡할 필요가 없음을 증명합니다. 투명하고 접근 가능하며 활용 가능한 데이터를 제공함으로써 Frontiers FAIR²는 헬스케어 연구 분야의 새로운 기회를 열어줍니다."

Neil Harris 박사, 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스(UCLA) 뇌 손상 연구 센터 신경외과 부서 상주 교수:

"[Frontiers] FAIR²를 구현하면 데이터의 누락 여부와 품질에 대한 객관적인 검증을 제공할 수 있으며, 이는 여러 측면에서 유용합니다. 이러한 편향되지 않은 평가 및 데이터 요약은 비분야 전문가의 이해를 돕고 궁극적으로 데이터 공유를 강화할 수 있습니다. 이 분야가 더욱 다양한 하위 분야에서 빅데이터를 활용하게 됨에 따라, 이러한 데이터 검증 및 요약은 현재 분석에서 이미 수집된 수많은 데이터를 어떻게 활용하고 결합할 수 있는지에 대한 이해를 유지하는 데 매우 중요해질 것입니다."

Maryann Martone, Open Data Commons 편집장:

"[Frontiers] FAIR²는 데이터를 공정하게 만드는 가장 쉽고 효과적인 방법 중 하나입니다. 모든 PI는 자신의 데이터가 연구실, 협력 연구원, 그리고 과학계 전반에서 쉽게 검색, 접근, 비교, 재사용 가능하기를 원합니다. 하지만 진정한 병목 현상은 항상 필요한 시간과 노력이었습니다. [Frontiers] FAIR²는 이러한 장벽을 획기적으로 낮춰 대부분의 연구실에서 진정한 공정한 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다."

빈센트 운콕 신 박사, 홍콩과학기술대학교(HKUST) Society Hub 탄소 중립 및 기후 변화 추진 조교수:

"[Frontiers] FAIR²는 전 세계 폐기물 데이터 세트를 더욱 가시적이고 접근성 있게 만들어 희소하고 단편적인 데이터로 어려움을 겪는 전 세계 연구자들을 지원합니다. 이를 통해 협업이 확대되고 지속 가능한 폐기물 관리에 대한 통찰력이 향상되기를 바랍니다."

세바스찬 슈타이블 박사, Naturalis Biodiversity Center 및 오클랜드 대학교 박사후 연구원:

진정한 데이터 접근성은 단순히 데이터시트를 저장소에 업로드하는 것 이상입니다. 수년간의 교육 없이도 데이터를 쉽게 보고, 탐색하고, 이해할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. AI 챗봇과 대화형 시각적 데이터 탐색 및 요약 도구를 갖춘 [Frontiers] FAIR² 플랫폼은 학자뿐만 아니라 실무자, 정책 입안자, 그리고 지역 사회 사업체까지 생물다양성 및 환경 데이터에 대한 접근성과 활용성을 높여줍니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/10/251013040314.htm