바이오인

 바이오컴퓨터, ‘오가노이드 지능(OI)’ 시대 도래

BioINwatch(BioIN+Issue+Watch): 23-86

■ 뇌세포가 in vitro 시스템에서 스스로 기능적 신경망을 형성하여 AI 보다 뛰어난 게임 학습능력을 보여준 연구결과가 발표

○ 호주 케이건 박사 연구팀은 인공지능 칩 대신 접시 뇌(DishBrain)*를 개발하여 퐁(pong) 게임** 학습을 위한 in vitro 시스템을 제작

* 고밀도다중전극판(high-density multielectrode) 위에 배양된 80∼100만개의 뇌세포

** 이리저리 튀어 다니는 공을 판으로 쳐서 반대편으로 날려 보내는 게임

- 뇌세포의 공간을 임의로 입력영역(sensoryarea)과 출력영역(motorregion)으로 분리하여 컴퓨터와 연결하고 전기신호를 입력-처리-출력

< 퐁(pong) 게임 학습을 위한 접시 뇌(DishBrain) 시스템 >

출처: Neuron, In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world. 2022.12.7

○ 접시 뇌(DishBrain)는 AI(silicon chip) 보다 퐁 게임 학습능력이 18배나 빠른 것으로 확인

- 연구팀은 뇌세포가 일정한 자극을 선호하고 예측이 어려운 무작위적 자극을 싫어하는 원리에 근거하여 되먹임 회로를 가동

※ 이기는 신호를 출력하면 일정한 자극, 지는 신호를 출력하면 무작위적 자극을 가해 이기는 신호를 출력한 시냅스 연결망을 강화하는 되먹임 회로를 가동

- 접시 뇌는 5분만에 게임법을 습득하여 AI(90분) 대비 18배나 빠르게 학습

○ 접시 뇌의 연구결과는 뇌세포를 이용한 ‘바이오컴퓨터’의 가능성을 열었다는 점에서 높이 평가

- in vitro 시스템에서 뇌세포는 스스로 복잡한 기능적 시냅스 연결망을 구축하고 학습을 통해 기존 시냅스 연결을 새롭게 구축함으로써 AI 보다 빠르게 학습

- 만약 뇌세포가 아닌 인간 뇌와 비슷한 3차원 뇌 오가노이드를 사용 한다면 접시 뇌를 뛰어 넘는 상상도 못한 잠재력을 발휘할 것으로 기대

※ 연구진은 사람의 뇌는 산술과 같은 간단한 정보를 처리하는 능력은 기계보다 느리나 복잡한 정보를 처리하는 능력은 기계보다 뛰어나다고 설명

■ 최근 AI칩 대신 뇌오가노이드*를 연결한 생체-전자 하이브리드 기기로 비선형 방정식 계산과 음성인식 학습을 수행한 연구결과가 보고

* 줄기세포를 뇌세포로 분화시켜 3차원 세포집합체 형태로 만든 뇌 조직 유사 장기

○ 미국 인디애나대 연구팀은 뇌오가노이드를 컴퓨터와 연결한 하이브리드 인공기기를 제작하고 ‘브레이노웨어(Brainoware)’라 명명

- (입력) 고밀도 다중전극판에 뇌 오가노이드를 배치하고, 이 전극판을 통해 전기신호를 송신하면 뇌오가노이드가 신호를 수신

- (처리) 신호를 수신한 뇌오가노이드가 축적 컴퓨팅*(reservoir computing)으로 불리는 뇌오가노이드 신경망(ONN, organoid neural networks)을 통해 정보를 처리

* 동적 시스템 이론을 기반으로 학습(머신러닝)된 수 십조개 시냅스로 연결된 복잡한 3차원 생물학적 신경망

- (출력) 처리된 정보를 신경활동 데이터 형태로 계산된 결과를 출력

< 브레이노웨어(Brainoware)의 하이브리드 인공지능 시스템 >

출처: Nature electronics, Brain organoid reservoir computing for artificial intelligence, 2023.10.13

○ 브레이노웨어의 뇌오가노이드 축적 컴퓨팅(reservoir computing) 신경망은 AI 보다 빠르게 비선형방정식(nonlinear equation)을 계산

- 브레이노웨어의 비선형 방정식 예측 정밀도는 4번 학습 후, 50번 학습한 AI 신경망보다 약간 낮아 더 빠르게 학습하는 것을 확인

- 또한 브레이노웨어는 240개 음성녹음 클립(audio clips)으로 음성인식 학습을 시키면 약 78%의 정확도로 화자를 식별

※ 학습 전에는 약 51%로 정확도가 낮았지만 2일간 12시간씩 4번의 학습 후 약 78%의 정확도로 음절 패턴을 인식

< 브레이노웨어(Brainoware)의 하이브리드 인공지능 시스템 >

출처: Nature electronics, Brain organoid reservoir computing for artificial intelligence, 2023.10.13

...................(계속)

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