Research on LLM-based Hierarchical Protein Function Classification AI Model Development and Lightening
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113629
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국외국어대학교
곽호진
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,402만원
6,402만원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
LLM 기반 계층적 단백질 기능 분류 AI 모델 개발 및 경량화 연구- Hierarchical Classification 기술 연구 (1차 & 2차년도) - 단백질 기능 계층을 반영한 모델 아키텍처 개발 (1차 & 2차년도) - 계층적 분류기를 위한 손실 함수 개발 (2차년도)- pLM 기반 단백질 기능 분류 모델 경량화 연구 (3차년도)본 연구의 최종...
1. Hierarchical Classification 기술 연구 (1차 & 2차년도)- 본 연구는 단백질 언어 모델 (pLM)을 활용해 단백질의 표현 벡터를 확보하고, 해당 벡터를 기반으로 단백질의 기능을 단계적으로 추론할 수 있는 하나의 모델을 개발하고자 함.1. 1 단백질 기능 계층을 반영한 모델 아키텍처 개발 (1차 & 2차년도)- 본 연구에서 단백...
활용계획- 본 연구를 통해 개발되는 계층적 단백질 분류 모델은 신규 단백질 또는 기능이 충분히 알려지지 않은 저주석 단백질의 기능을 예측하는 보조 도구로 활용될 수 있음.- 본 연구에서 개발하는 경량화 모델과 대규모 추론 파이프라인은 메타 유전체 데이터 분석에 활용될 수 있음.- 본 연구의 계층적 분류 모델, 계층적 손실 함수, 모델 경량화 전략은 단백질 ...