Google.org 챌린지에서 17개 기관, 3,600만 달러 지원금 확보

Google.org는 2026년 10월 14일, 과학 연구에 인공지능을 적용하는 프로젝트를 지원하는 공개 공모 프로그램인 Google.org Impact Challenge: AI for Science를 통해 17개 기관에 총 3,600만 달러를 지원한다고 발표했다.

이번 발표는 Google.org 글로벌 총괄 겸 부사장인 Maggie Johnson이 작성했다. 게시물에 따르면 이번 챌린지에는 기후, 보건, 기초과학 등의 분야에서 30개국의 신청이 접수됐다. Johnson은 인간 질병 연구부터 환경 예측에 이르는 다양한 분야에 AI가 활용되고 있다며, 과학적 발견이 중대한 전환점에 이르렀다는 자신이 말한 맥락에서 이번 지원을 설명했다. 지원 대상 기관은 6개월 과정의 Google.org Accelerator에 참여할 수 있으며, 이 과정에서 아이디어를 대규모로 확장할 수 있는 솔루션으로 발전시키도록 엔지니어링 지원과 기술 멘토링, Google 인프라를 제공받는다.

보건·생명과학 분야 지원 대상 기관

Google은 발표에서 17개 지원 대상 기관을 보건·생명과학과 기후 회복력·환경과학 분야로 나누고 각 기관의 프로젝트를 소개했다. 보건·생명과학 분야에서 AITHYRA Research Institute는 EPFL과 협력해 바이러스가 세포를 조작하는 방식을 연구하고, 약물 표적으로 삼기 어렵다고 여겨지는 단백질을 겨냥한 치료제를 찾기 위해 AI가 설계한 단백질 라이브러리를 구축하고 있다. Allen Institute는 신경퇴행성 질환에 더 취약한 뇌세포 유형에 도달하도록 설계된 DNA 염기서열을 만들고 있으며, 모든 모델과 염기서열, 연구 결과를 공개적으로 공유하고 있다. Australian National University는 시행착오에 의존하는 항암화학요법을 끝내고 공평한 정밀 종양학을 발전시키는 것을 목표로 국제 협력을 이끌고 있다.

National University of Singapore는 집단 수준에서 유전 변이가 RNA 스플라이싱을 어떻게 조절하는지 지도화하고 있으며, 질병에 미치는 영향을 예측하는 것을 목표로 한다. New York University Grossman School of Medicine은 다양한 유형의 DNA 손상을 탐지하는 데 AI를 활용하고 있으며, 이 연구는 돌연변이의 알려지지 않은 원인을 밝히기 위한 것이다. University of California, Berkeley는 의료 AI 모델에서 해석 가능한 가설을 도출하고 있다. Google은 이를 블랙박스 예측을 임상 바이오마커로 전환하는 작업이라고 설명했다.

University of Cape Town은 아프리카인의 약물 대사 유전자에서 유전적 변이를 지도화하는 AI 기반 플랫폼을 개발하고 있다. Google에 따르면 이 연구는 임상 현장에서 약물을 선택하는 데 도움을 주고 치료의 안전성을 높이기 위한 것이다. University of Pittsburgh는 기하학적 AI 모델을 사용해 종별 심장 재생을 비교하고, 새로운 심장 치료법 개발을 앞당길 수 있는 유전적 스위치를 찾고 있다. University of Toronto는 컴퓨터 기반 치료제 설계를 지원하기 위해 AI 기반 파운데이션 모델로 펩타이드 기반 약물의 설계 공간을 지도화하고 있다.

기후 회복력·환경과학 분야 지원 대상 기관

기후 회복력·환경과학 분야에서 AfriClimate AI Limited는 아프리카 전역에서 치명적인 폭풍 시스템을 일으키는 대기 전조 현상을 분석하고 있다. 목표는 돌발 홍수 경보 시간을 3시간 미만에서 6시간 초과로 늘리는 것이다. Inria Chile Research Center는 Google이 해양의 다중 모달 월드 파운데이션 모델이라고 설명한 모델을 개발하고 있다. 이는 지구 해양 생태계의 디지털 트윈으로 구축된다. Massachusetts Institute of Technology는 자동화된 소재 발견을 앞당기기 위해 AI 에이전트를 학습시켜 실험에서 얻은 현미경 이미지를 자율적으로 해석하도록 하고 있다.

Max Planck Institute for Plasma Physics는 TU Eindhoven과 협력해 물리학 지식을 반영한 AI를 이용해 핵융합로 내부의 혼돈 상태를 모델링하고 있다. Google은 이 연구가 청정 핵융합 에너지를 구현하는 데 필요한 시뮬레이션과 현실 간의 간극을 메우는 작업이라고 설명했다. The University of Texas at Austin은 소형 핵융합로 설계를 앞당기기 위한 신경망 모델을 개발하고 있다. UC San Diego는 지구 관측 자료에서 해석 가능한 기후 물리 원리를 발견하고, 차세대 기후 모델을 구축하며, 새로운 해양 관측을 수행할 위치를 정하도록 설계된 에이전트형 AI 파이프라인을 구축하고 있다.

University of Cambridge는 물리학 파운데이션 모델과 현미경 기술을 결합해 음극의 성능 저하를 예측하고 있다. 이는 내구성 높은 나트륨 이온 배터리의 개발을 앞당기기 위한 것이다. University of Washington은 플라스틱 분해와 같은 지속가능성 분야의 활용을 확대하기 위해 자연어를 사용해 단백질을 설계하고 있다.

2월 공개 공모

Google.org는 2026년 2월 18일 이번 챌린지를 출범시키며, 이를 3,000만 달러 규모의 글로벌 공개 공모라고 소개했다. 당시 Google은 이 계획을 통해 연구자와 비영리단체, 사회적 기업이 이른바 노벨상급 혁신을 추구할 수 있도록 촉진성 자금과 기술 전문성을 제공하겠다고 밝혔으며, 차세대 획기적 과학 발견을 모색한다고 했다. 공모는 보건·생명과학과 위기 회복력·환경과학 분야의 프로젝트를 대상으로 했으며, 신청은 2026년 4월 17일까지 가능했다. Google은 이번 계획이 첫 AI for Science 기금의 기반 위에 마련됐다고도 밝혔으며, 선정된 기관은 Google.org Accelerator에 참여할 기회를 얻게 된다. 이제 이 기회가 17개 지원 대상 기관에 제공된다.