Chef Robotics, Deposit Assist 기능 알려
사진. Chef Robotics 생산라인 변경 없이 적용 가능 식품 산업을 위한 물리적 AI 및 로봇 기술 기업 Chef Robotics가 식품 트레이 내 재료 투입 정확도를 높이기 위한 새로운 하드웨어 부착 장치인 Deposit Assist 기능을 공개했다고 밝혔다.
신약 후보물질 등 사전 독성예측해 제품개발 기간 및 비용 단축한다

식품의약품안전처가 인공지능을 기반으로 한 독성예측 기술을 본격적으로 추진한다. (사진. 식품의약품안전처)
식품의약품안전처(이하 식약처)는 신약을 비롯해 새로운 식품원료 등 신규 물질에 대해 빅데이터 기반 인공지능을 활용한 독성예측 기술 개발을 본격적으로 추진한다. 식약처는 이번 연구를 위해 총 75억의 연구비를 3년간 투자할 예정이다.
주요내용은 ▲물질의 화학구조 및 생체 내 유전자·단백질 변화 등의 유사성으로 독성을 예측 ▲이미지 데이터를 기반으로 실험동물 장기 등에서 나타나는 독성을 인공지능으로 판정하는 연구이다.
이번 연구는 신약, 백신 등 의약품 분야와 새로운 원료를 이용하는 식품 분야를 비롯해 환경 유해물질 등 다양한 분야에서 사람에 대한 안전성을 평가하는 데 활용될 수 있으며, 실용화될 경우 물질의 독성을 더 쉽고 빠르게 예측할 수 있어 개발에 걸리는 기간을 약 3∼4년 앞당기고 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 예상된다.
미국·유럽 등도 수년 전부터 인공지능을 이용한 독성예측 연구를 추진 중이지만 주로 의료기술‧임상시험에 국한돼있어 이번 연구와 같은 독성예측 기술은 개발되지 않은 상황이다.
식약처는 이번 독성예측 기술개발 추진으로 포스트-코로나 시대의 ‘3대 신성장 산업’ 중 하나인 바이오헬스 산업이 크게 성장하기 위한 기반을 구축할 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다.
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