인공 지능(AI)의 컴퓨팅 능력을 높이기 위해 연구자들은 고급 머신 러닝과 실험실에서 배양한 다양한 유형의 뇌 조직으로 만든 정교한 3D 인간 뇌 모델을 결합했습니다.
"미니 뇌"라고 불리는 이러한 소형 뇌 모델은 2013년부터 다양한 형태로 존재해 왔습니다. 하지만 AI를 향상시키는 방법으로 활용된 적은 없습니다.
과학자들은 인공지능 시스템의 일종인 머신러닝과 뇌의 소형 3D 모델을 결합했습니다. (사진: 게티 이미지)
새로운 연구에서는 보다 전통적인 컴퓨터 하드웨어를 사용하여 오르가노이드에 전기 데이터를 입력한 다음 오르가노이드의 활동을 디코딩하여 출력을 생성합니다. 즉, 오르가노이드는 컴퓨팅 프로세스의 "중간 계층"으로만 기능합니다.
이러한 접근 방식은 뇌의 실제 구조나 작동 방식을 모방할 수는 없지만 생물학의 기술을 빌려 기존 컴퓨터보다 더 강력하고 에너지 효율적인 바이오컴퓨터를 만드는 데 첫걸음을 내딛을 수 있을 것입니다.
"바이오컴퓨터"는 인간의 뇌가 작동하는 방식과 알츠하이머병, 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질환이 뇌에 미치는 영향에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 수도 있습니다.
인디애나 대학교 블루밍턴 캠퍼스의 지능형 시스템 엔지니어링 부교수이자 이번 연구의 공동 저자인 펭 구오는 "우리는 본질적으로 시각이나 청각 정보와 같은 정보를 전기 자극의 시공간적 패턴으로 인코딩할 수 있다"고 말했습니다.
다시 말해, 유기물은 전극에서 나오는 전기의 타이밍과 공간적 분포에 따라 다르게 반응했습니다. 알고리즘은 그 자극에 대한 신체의 전기적 반응을 해석하는 법을 배웠습니다.
연구진은 이 독특한 하드웨어를 사용하여 하이브리드 알고리즘을 훈련시켜 두 가지 유형의 작업을 완료했습니다. 하나는 음성 인식과 관련된 작업이고 다른 하나는 수학과 관련된 작업이었습니다.
이전에 이 컴퓨터는 수백 개의 오디오 샘플에서 일본어 모음을 인식하는 데 약 78%의 정확도를 보였습니다. 문제 해결에는 상당히 정확했지만, 기존 머신러닝 모델보다는 약간 떨어졌습니다.
이번 연구는 뇌 오르가노이드를 AI에 활용한 최초의 사례이지만, 이전 연구에서는 비슷한 방식으로 실험실에서 배양한 더 간단한 유형의 신경 조직을 사용했습니다.
바이오컴퓨터를 만드는 것의 이점 중 하나는 에너지 효율성입니다. 우리의 뇌는 오늘날의 첨단 컴퓨팅 시스템보다 훨씬 적은 에너지를 사용하기 때문입니다. 하지만 스미르노바는 이러한 기술이 일반적인 바이오컴퓨터를 만드는 데 사용되려면 수십 년이 걸릴 수 있다고 말합니다.
오르가노이드가 인간의 뇌를 완벽하게 재현할 수는 없지만, 스미르노바는 이 기술이 과학자들이 알츠하이머병과 같은 질병을 포함하여 뇌의 작동 원리를 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바라고 있습니다.
(출처: 티엔퐁/라이브사이언스)
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