소개
지금 저는 헬스케어 스터디에 참여하고 있지만, 우연히 양자컴퓨터와 관련된 영상을 보다가 관심이 생기게 되었습니다. 그런데 내용 중에 양자컴퓨터가 신약개발에도 영향을 줄것이라고 하더라고요.
그리하야~ 똑똑한 친구(ChatGPT o1 pro)를 활용하여 이 내용을 알아봤습니다.
아... 참고로 이 비싼 친구는 자의 반, 실수 반으로 가입했네요^^;;
진행 방법
두둥~ 이 친구입니다.
ChatGPT o1 pro 모드에 심층리서치(Deep research)까지 만땅 켜고 질문해 보았습니다.
매우 심플하게 "양자컴퓨터와 신약개발의 관계를 알려줘."라고요.
그랬더니 일단 몇 개의 주제를 주면서 어떤 부분이 궁금한지 선택권을 줍니다.
사실 내가 질문하면서도 질문이 정확하지 않다면 내가 무엇을 궁금해 하는지를 모를수도 있는데 이 부분을 정확히 짚어주는 것이죠.
그래서 1~3번째 주제를 궁금하다고 했습니다.
(사실 좀 좁게 물어보는 것을 권고합니다. 너무 한꺼번에 많은 것을 물어봤습니다 ㅠㅜ)
그랬더니 다음과 같이 한~~~참을 생각하며 리서치를 시작하더군요.
정말 한참을 걸려 다음과 같은 결과를 보여주었습니다.
응답하는데 총 5분이 걸렸고, 18개의 출처를 확인했으며, 27단계의 활동을 했습니다.
정말 대단합니다. 거의 논문 수준으로 정리해버리네요~~~ ㅎㄷㄷ
하지만 저는 내용을 잘 모르기도 하고, 논문을 쓰는 것이 목적이 아니기 때문에 각 항목을 5문장의 개조식으로 표정리를 요청했습니다.
그러나.... 이것마저 감당이 안되네요. 더 간단히 2문장으로만 요약정리 시켰습니다.
이제야 조~금 낫네요.
양자컴퓨터는 기존의 컴퓨터에 비해 계산이 빠르고 정확하기 때문에 복잡한 분자구조 계산에 크게 도움이 된다. 그래서 입체적 구조의 확률계산을 단축
구글, IBM 등 빅테크가 신약개발에 뛰어들고 기존의 제약사들도 양자컴퓨터에 투자
약물-단백질 결합 시뮬레이션으로 구조예측
결과와 배운 점
실제 양자컴퓨터와 신약개발은 연관성이 높으며 실제 현재진행형으로 협업되고 있다.
ChatGPT o1 pro 모드는 생각보다 논리적이고 실제 출처를 제공하며 그만큼 오래걸리기도 한다.
새로운 내용을 공부할 때 생성형AI는 매우 많은 도움이 된다.
