피부에 탄력을 주는 콜라겐과 머리카락의 주성분인 케라틴이 둘다 단백질의 일종이라는 점에서 알 수 있듯이, 단백질은 그 종류마다 성질이 크게 다르다. 단백질의 종류와 성질이 이렇게 다양할 수 있는 이유는, 단백질이 ‘아미노산‘이라는 비교적 작은 분자들이 다양한 방식으로 이어진 분자이기 때문이다. 우리 몸의 단백질은 20가지 종류의 아미노산으로 이뤄져 있다(엄밀히 말하면 몇 종류의 아미노산이 더 있지만, 양이 매우 적기도 하고 20가지 아미노산에서 약간 변형된 형태에 불과한 경우가 많기 때문에 보통 20가지 종류라고 이야기한다). 이 20가지의 아미노산이 어떤 순서로, 몇 개가 이어졌는지, 그리고 어떤 모양으로접혀 3차원 구조를 만드는지에 따라 말 그대로 무한한 종류의 단백질이 존재할 수 있다. - P136
이런 상황에서 인공지능을 이용해 단백질 구조를 예측하는 혁신적인 방법이 등장했다. 바로 딥러닝을 통해 기존 단백질 구조를 학습하여 새로운 아미노산 서열에서도 단백질 구조를 예측할 수 있는 인공지능 알파폴드(AlphaFold)이다. 이런 기술을 개발한 곳은 구글(Google)의자회사로 인공지능 개발을 담당하는 딥마인드(Deep Mind)이다. 딥마인드는 최정상급 바둑기사인 이세돌과의 바둑 대결에서 4:1 승리를 거두며 전 세계적으로 커다란 충격을 안긴 알파고(AlphaGo)를 만든 회사로 잘 알려져 있다. 알파폴드의 기본 원리는 알파고와 동일한 딥러닝(deep learning)이다. 딥러닝은 수많은 데이터를 인공지능에 학습시켜 그 데이터에 드러나는 패턴을 인공지능이 인식하게 하는 기술이다. 알파고의 경우 프로 바둑 기사들이 두었던 바둑 기록 데이터를 입력받아 학습했다. 마찬가지로 알파폴드는 단백질 정보 은행(Protein Data Bank)에서 단백질의 아미노산 서열과 최종 구조에 대한 17만 개의 자료를 입력받았다. 그래서 아미노산 서열에 따라 단백질의 구조가 어떠할 것이라는 패턴을 파악하게 되고, 새로운 아미노산 서열이 입력됐을 때 그 단백질의 구조를 예측할 수 있게 된 것이다. 거기에 더해 알파폴드에는 텐션 알고리듬(tension algorithm)이라는 기술도 사용됐다. 텐션 알고리듬은 작은 부분의 구조를 먼저 예측한 뒤 각 부분을 결합해 더 큰 부분의 구조를 예측하는 기술이다. - P149
기후변화를 막으려면 지구 기온 상승을 막아야 하고, 기온 상승을막으려면 탄소 배출을 줄여야 한다. 탄소 배출을 충분한 수준으로 줄이고, 배출된 탄소는 흡수하거나 제거해 탄소의 영향을 최소화한 상태가이상적인 기후 미래라 할 수 있다. 이런 미래 모습을 명료하게 보여주고, 행동의 목표를 제시하는 개념이 탄소중립(carbon neutrality)이다. 탄소중립은 배출하는 만큼의 탄소를 흡수하거나 제거해 실질적 탄소배출량을 0으로 만든다는 개념이다. 더하고 빼고 나면 모두 상쇄되어 0이 된다는 의미에서 ‘넷 제로(Net-Zero)‘라는 영어 표현을 쓰기도한다. 인간 활동에 의해 배출되는 온실가스 양과 여러 방법을 통해 흡수되는 온실가스 양이 균형을 이뤄 대기 중 이산화탄소 농도가 늘어나지않는 상태를 말한다. - P157
탄소포집은 화석연료를 태운 후 나온 배기가스에 섞인 이산화탄소를 포집하는 연소 후 포집과 연료를 연소 전에 미리 처리해 이산화탄소를 처리하는 연소 전 포집, 두 가지로 크게 나눌 수 있다. 연소 후 포집에는 아민계 성분이나 탄산칼륨 등을 용액 형태의 흡수제로 사용하는 습식법, 고체 형태의 흡착제에 이산화탄소를 흡수하는 방법, 멤브레인막을 통해 이산화탄소를 분리하는 방법 등이 있다. 연소 전 포집은 연료를 가스화해 일산화탄소와 수소를 만들고, 수성가스 전환 반응을 통해 일산화탄소를 수소와 이산화탄소로 전환하는 과정을 거친다. 분리된 이산화탄소는 포집해 저장한다. 분리된 이산화탄소는 파이프라인을 타고 저장소로 옮겨져 저장된다. 또는 석유 시추공정의 효율을 높이기 위해 이산화탄소를 지반에 주입하거나 식음료 산업의 탄산제나 방부제로 사용하는 것처럼 다른 산업적 용도로 재활용할 수도 있다. 이런 방식은 산업 현장에서 새로 배출된 이산화탄소가 대기에 퍼지는 것을 막을 수 있다. - P171
인류가 화성에 정착하기 위해서 무엇보다 먼저 해결해야 할 가장중요한 문제는 산소가 거의 없는 화성 대기에 산소를 공급해 숨 쉴 수있는 공기를 만드는 것이다. 또 암을 유발하는 강력한 우주선(宇宙線 우주에서 끊임없이 지구로 내려오는 매우 높은 에너지의 입자선)을 막아줄 기지를 건설하고 에너지와 물도 확보해야 한다. 다행히 화성은 물이 풍부한 것으로 알려져 있다. 그러나 물은 액체 상태가 아니라 지하나 지표에 얼음 상태로 존재한다. 화성 테라포밍의 관건은 극관과 지하의 물을 이용해 산소와 수소를 얻고, 미생물과 식물을 키워 화성의 환경을 바꾸는 데 성공할 수 있을 것인가에 달려 있다. 지금으로서는 조심스레 거론되고 있는 수준이지만, 이 작업에는 수백 년 내지 1천 년의 시간이 필요할지도 모른다는 예측도 있다. 에너지 문제 역시 극복하기 힘든 난관이다. 화성에서 식물을 재배할 수 있을 만큼 충분한 빛을 얻기는 쉽지 않은 일이다. 화성이 지구보다 태양에서 1.5배나 더 멀고, 표면에서 빛의 세기가 지구의 60%에 불과하기 때문이다. 따라서 평균기온 영하 63℃인 화성에서 절대 부족한 - P189
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