Google Summer of Code [2018]: Neo4j와 RDKit 통합하기

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본론부터 바로 말씀드릴게요! 저희는 Google Summer of Code에서 RDKit을 에 통합하는 프로젝트에 참여할 학생을 찾고 있어요.

이 프로젝트는 다음과 같은 분들의 지원을 받습니다.

• 세계 최대 화학 회사 중 하나
• RDKit의 주요 개발자 중 한 분

이 분들 모두 프로젝트에서 멘토 역할을 해주시기로 했답니다.

관심 있으신 분은 Stefan Armbruster(스테판@neo4j.com)에게 연락 주세요!

RDKit 및 Neo4j

의약 화학, 재료 과학 같은 분야의 학술 및 산업 연구 프로젝트에서는 레시피, 특성, 성능 데이터처럼 성격이 완전히 다른 데이터를 대규모로 축적하는 경우가 많아요. 데이터 양도 엄청나고, 데이터 자체도 복잡해서 연구자들이 프로젝트에서 데이터를 최적으로 결합하기가 쉽지 않죠.

하지만 데이터를 잘 통합하면 성공의 열쇠가 될 수 있어요. 수동으로 데이터를 처리하고 통합하는 건 시간도 오래 걸리고, 오류도 발생하기 쉽고, 지속 가능하지도 않거든요.

Knowledge Graph는 위에서 언급한 데이터 관리 요구 사항을 충족할 수 있는 높은 다양성과 유연성을 가지고 있다는 것이 입증되었어요. 세계적으로 빠르게 성장하는 기업 중 상당수가 '사물' 자체보다 '사물' 간의 관계를 고려하는 것이 더 가치 있다는 걸 깨닫고 성공을 거두고 있죠.

Knowledge Graph의 장점 중 하나는 화학 연구(예: 공정 순서)에서 자주 마주치는 임의의 경로 길이에 대처할 수 있다는 거예요. 게다가 Knowledge Graph 자체는 화학 연구 및 개발에서 흔히 발생하는 복잡한 데이터 상황을 해결하고 정확히 찾아내는 데 도움이 되는 효율적인 소통 수단이 되기도 해요.

Knowledge Graph는 '사물'이 일반적으로 '관계'에 의해 서로 연결된다는 사실에 기반하고 있어요. 관계는 의미론적으로 표현되는데요. 예를 들어 프로세스와 물질은 "제품이 있음"이라는 동사로 연결될 수 있어요. 즉, "프로세스" - ["제품이 있음"] → "물질"인 거죠. 이건 정보 삼중항을 나타내는데, 다른 삼중항과 결합하면 Knowledge Graph라는 네트워크가 만들어지는 거예요. 사실상 모든 것을 이런 네트워크에 매핑할 수 있답니다.

대표적인 Knowledge Graph 인스턴스화 도구는 Neo4j죠. 10년 넘게 개발된 Neo4j는 이제 성숙한 단계에 접어들었을 뿐만 아니라, 쿼리 언어인 Cypher를 통해 그래프와 상호 작용하는 방식에 대한 표준을 정의했어요. Neo4j는 오픈 소스이고, GPLv3 라이선스 커뮤니티 에디션은 상업용 엔터프라이즈 버전에 비해 약간의 제한만 적용되어 제공된답니다.

(하위)구조 검색과 같은 작은 유기 분자 기능을 다루는 화학 연구 분야에서는 RDKit이 다양한 옵션을 제공하는 다재다능하고 안정적인 도구로 인정받고 있어요. RDKit은 이미 관계형 데이터베이스인 Postgres와 함께 사용할 수 있죠. Graph Database가 제공하는 가치를 고려하면, Neo4j와 유사한 결합이 정말 바람직할 거예요.

제안하는 내용은 RDKit과 Neo4j를 결합해서 그래프의 진입점을 찾는 화학 카트리지 기능을 제공하고, 그래프를 탐색하는 동안 화학 노하우를 활용해 경로를 효율적으로 줄이는 거예요.

관심 있으신가요? 이 프로젝트에 참여하고 싶다면 아래를 클릭해서 알려주세요!

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