컴퓨팅 기술과 소프트웨어의 발전은 생물학, 기후 과학, 물리학을 빠른 속도로 발전시키고 있다. 네이처는 20일 지난 1년간 수십 명의 연구자를 대상으로 한 조사를 통해 과학 발전을 이끈 10개의 소프트웨어를 선정해 발표했다.
포트란 컴파일러(Fortran compiler)
프로그래밍 언어 포트란을 기계어로 번역해 주는 포트란 컴파일러는 1957년 IBM에서 개발했다. 포트란은 산술기호, 함수 등 사람이 계산하는 방식을 활용해 컴퓨터를 프로그래밍할 수 있게 한 최초의 언어로 80년이 지난 지금까지도 기후 모델링, 유체 역학, 계산 화학 등 복잡하고 빠른 계산이 필요한 분야에서 활용되고 있다.
고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)
고속 푸리에 변환은 함수의 근삿값을 계산하는 알고리즘으로 1965년 미국의 수학자 제임스 쿨리(James Cooley)와 존 터키(John Tukey)가 개발했다. 연산 횟수를 줄일 수 있도록 고안돼 전파 천문학, 생물학 등에서 빨리 수학적 답을 찾을 수 있게 한다.
미국 로렌스버클리국립연구소의 폴 애덤스(Paul Adams)는 1995년 균 단백질 GroEL의 구조를 파악할 때를 회상하며 “고속 푸리에 변환이 없는 채로 계산을 했다면 영원한 시간이 필요했을 지도 모른다”고 말했다.
생물학적 데이터베이스(biological databases)
미국 국립생물의학연구재단의 생물정보학 학자인 마거릿 데이호프(Margaret Dayhoff)의 연구에 뿌리를 두고 있는 생물학적 데이터베이스는 유전자 연구 등 생물학이 진일보하는 데 큰 역할을 했다. 1965년 마거릿 데이호프 연구팀은 65개 단백질의 서열, 구조, 유사성에 대해 기술했고 컴퓨터에 데이터로 입력했다. 이 데이터베이스를 근간으로 생물학적 연구가 진행됐고 오늘날 DNA에 대한 연구 데이터가 집대성된 아카이브인 젠뱅크(GenBank)가 운영되고 있다.
일반 순환 모형(the general circulation model)
1940년대 후반 ‘천재 수학자’이자 ‘컴퓨터의 아버지’로 불리는 폰 노이만(von Neumann)은 미국 프린스턴고등연구소에 기상 예측 팀을 설립해 기상예측 분야의 초기 기틀인 일반 순환 모형을 정립했다. 1955년 지구물리학 유체 역학 연구소는 기후 모델링에 대한 연구를 시작했다.
이들 초기 연구자들의 노력을 통해 오늘날 정확도가 높은 기후 예측 모델이 자리 잡을 수 있었다.
BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)
BLAS는 과학적 연구에 있어 반복해서 수행해야 하는 간단한 수학적 연산을 표준화해 효율적으로 진행할 수 있는 기술이다. BLAS를 통해 과학을 위한 컴퓨팅 성능 개선을 혁신적으로 실행할 수 있었고 개발된 지 40년이 지난 지금도 과학적 소프트웨어를 작동시키는 데 핵심적인 요소로 활용되고 있다.
NIH 이미지
1980년대 미국 국립보건원(NIH) 뇌 영상 검사실에서 근무하던 웨인 라스밴드(Wayne Rasband)는 X선 필름을 컴퓨터에 표현하고 분석하는 프로그램을 개발해 PDP-11라고 불리는 미니컴퓨터에 구현했다. 이후 NIH 이미지는 맥, 윈도, 리눅스 등 어떤 운영체제를 채택한 컴퓨터에서도 활용할 수 있도록 진화했다.
BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)
BAST는 생물학자들이 유전자 서열의 기능을 파악하기 위해 사용하는 중요한 프로그램으로 1978년 마거릿 데이호프가 DNA와 단백질의 일차 구조의 유사성 및 관련성을 파악하기 위해 고안했다. 이 시스템은 지속적으로 발전돼 유전자 연구에 큰 기여를 했다.
아카이브(arXiv.org)
1991년 로스앨러모스국립연구소에서 근무하던 물리학자 폴 긴스파그(Paul Ginsparg)가 개발한 이 사이트는 전 세계 연구자들이 연구 내용을 실시간으로 공유할 수 있는 토대를 마련했다. 아카이브는 정식 출간 전 논문을 발표하는 온라인 사이트로, 최근에는 코로나19 바이러스에 대한 연구 내용이 빠르게 전파되는 장으로 역할을 하고 있다.
1998년 아카이브라는 이름이 정해졌으며 현재 아카이브는 약 180만 건의 출간 전 논문을 보유하고 있다. 매월 1만 5000건 이상이 등록되며 3000만 건의 다운로드가 이뤄진다. 자료는 무료로 공개된다.
아이파이썬 노트북(IPython(Interactive Python) Notebook)
물리학자인 페르난도 페레즈(Fernando Pérez)가 2011년 발표한 아이파이썬 노트북은 데이터 분석 분야에 반향을 불러왔다. 프로그래밍 언어인 아이파이썬은 기존 파이썬을 개선해 명령어에 대해 대화형으로 즉각 반응할 수 있도록 한 것이다. 이를 웹페이지에서 쓸 수 있도록 구현한 것이 아이파이썬 노트북이다.
아이파이썬 노트북 프로젝트는 주피터 노트북 프로젝트로 이름이 변경돼 모든 사람들이 사용할 수 있도록 공개되고 있다.
알렉스넷(AlexNet)
캐나다 토론토대의 알렉스 크리제브스키(Alex Krizhevsky)와 일리야 서츠키버(Ilya Sutskever)가 개발한 ‘알렉스넷(AlexNet)’은 딥러닝을 통한 인공지능(AI)의 발전을 가속화한 기폭제가 됐다. 알렉스넷은 2012년 이미지에 들어있는 특정 사물을 얼마나 정확하게 분류하는지를 평가하는 대회인 이미지넷(ImageNet)에서 기존 최저 오류율이었던 25%를 크게 뛰어넘는 약 16%의 오류율을 기록하면서 우승을 차지해 화제를 모았다. 알렉스넷은 나선형신경망(CNN)을 이용한 심층 신경망(Deep Neural Network)으로, 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 수없이 많은 이미지를 인식하는 훈련을 하는 방식을 도입해 AI의 진화 가능성을 보여줬다.