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[IT뉴스]뇌의 비밀, AI로 꿰뚫어 보는 세상 열린다

온카뱅크관리자

2025-05-18 08:07:30

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="z6P03IBWhV">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0cba6d982d3d3918f798acfe340a0caf93856f60418ad503d8754a3123e9fa99" dmcf-pid="qPQp0CbYv2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="최한경 대구경북과학기술원 뇌과학전공 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/18/khan/20250518080118845ttzs.jpg" data-org-width="300" dmcf-mid="77USloHEWf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/18/khan/20250518080118845ttzs.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            최한경 대구경북과학기술원 뇌과학전공 교수
           </figcaption>
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          <p contents-hash="03a4b1a156826f63f0caccd96e884e48bc6b77c3f870a36f5ec8ada015701a9c" dmcf-pid="BQxUphKGv9" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)은 우리가 경험해 보지 못한 속도로 발전하고 있다. 개인용 컴퓨터나 휴대전화의 경우, 등장 초기와는 달리 최근에는 소비자들이 신제품과 기존 제품 간 차이를 크게 느끼지 못하는 경우가 많지만, AI는 그렇지 않다. 이전 기술을 크게 압도하는 새로운 AI 기술이 지속적으로 등장하고 있다.</p>
          <p contents-hash="5f003e0cba1f8dec20e6b68d76ac0d0bded2366c370e4ec74ee2024b749e9de3" dmcf-pid="bxMuUl9HWK" dmcf-ptype="general">최근 필자를 놀라게 한 것은 ‘파운데이션 모델’이라는 AI 기술이다. 기존 AI는 특정한 목적에 맞추어 모델을 새롭게 개발해야 했다. 반면 파운데이션 모델은 방대한 데이터의 관계를 미리 학습시켜 놓고 필요에 따라 다양한 일을 바로 시킬 수 있다. 챗GPT 같은 언어모델과 비슷한 점도 있다. 하지만 파운데이션 모델은 활자로 만들어진 데이터뿐 아니라 그림이나 음성, 심지어 화학물질의 특성도 미리 학습할 수 있어 활용도가 더욱 높다.</p>
          <p contents-hash="aaba8fea7e5044e0bae9d3fcdf968faea5d444310d1cf13c13d68f9ccf6ec43a" dmcf-pid="KMR7uS2XCb" dmcf-ptype="general">두뇌는 하나의 작은 우주에 비견될 만큼 다양한 신경세포가 많은 정보, 즉 빅데이터를 끊임없이 생성한다. 과학계는 이런 특성을 고려해 최근 파운데이션 모델을 뇌 과학 연구에 접목하는 시도를 했다.</p>
          <p contents-hash="e264899e5d6b1d1239f02a7c6ad3763d7acf4ca6d3da37ac566ef743c41e3114" dmcf-pid="9Rez7vVZyB" dmcf-ptype="general">시각 정보처리 분야는 뇌 과학 중 가장 많은 연구가 진행되었고, 가장 많은 정보가 쌓인 분야이기도 하다. 최근 안드레아 토리아스 미국 베일러대 교수가 이끄는 연구진은 방대한 시각 피질의 신경 활동을 바탕으로 파운데이션 모델을 개발했다.</p>
          <p contents-hash="46ced7025263d608a37406540598d3567c8b8ad20acba5fc3802bf7bf5e49eaa" dmcf-pid="2edqzTf5yq" dmcf-ptype="general">연구진은 달리거나 걷도록 만들어진 틀에서 움직이는 쥐에게 다양한 영상을 보여주며 시각 피질 활성 수준을 측정했다. 14마리 생쥐에게서 시각에 관련된 몇 군데 피질을 대상으로 측정했고, 이를 통해 13만개 이상의 신경세포에서 수백분 분량의 데이터를 모았다. 이를 바탕으로 특정한 장면을 볼 때 발생하는 신경세포 활성 패턴을 학습한 파운데이션 모델을 만들었다.</p>
          <p contents-hash="93c18d2904e29ee58a61778f0b82184a1449e2bdd83a9571540270d71ecd9041" dmcf-pid="VdJBqy41Sz" dmcf-ptype="general">이 모델은 무슨 일을 할 수 있을까. 예전에는 음성 인식 기능을 쓰기 위해 제시된 단어를 우리가 여러 번 읽어주며 말을 익히도록 했지만, 최신 휴대전화 애플리케이션(앱)은 사람의 일반적 음성 패턴을 미리 알고 있기에 처음 사용해도 잘 알아듣는다.</p>
          <p contents-hash="4d79c3271f41d1cd0c4e64b8ed0cf86307c4a6a64e293d8b618354a6320b6481" dmcf-pid="fkExQ0nbh7" dmcf-ptype="general">이런 것처럼 연구진은 새로 개발한 파운데이션 모델이 새로운 생쥐의 신경신호를 예측할 수 있을지 테스트했다. 결과는 성공적이었다. 새로운 생쥐에서 얻은 모든 데이터로 새로운 AI 모델을 학습하는 것보다 파운데이션 모델을 기반으로 얻은 결과가 더 우수했다.</p>
          <p contents-hash="dff33fd9c1e03dc81eaa95fea567ae541fcf26f65bca09070d8b295859b59fc9" dmcf-pid="4EDMxpLKWu" dmcf-ptype="general">연구진은 신경 활성 예측을 넘어서는 기능을 할 수 있을지도 연구했다. 현재 뇌 분야의 가장 큰 데이터셋인 미국 주도의 ‘마이크론스(MICrONS) 데이터베이스’에는 시각 피질의 신경세포 활성 정보와 함께 전자현미경으로 관찰한 구조 정보가 동시에 담겨 있다.</p>
          <p contents-hash="ae54d205994dde18d4fc141dc0e1479ca77f499827e8544accb8f2b8f2b66318" dmcf-pid="8DwRMUo9TU" dmcf-ptype="general">토리아스 교수 연구진은 파운데이션 모델이 신경 활성 패턴을 보고 신경세포 모양을 맞출 수 있을지 테스트했다. 성공률은 30% 수준으로 어느 정도 성공을 거두었다. 성공률이 아주 높지는 않지만, 뇌 분야에서 한 종류의 데이터를 가지고 다른 종류의 데이터를 맞추는 멀티모달 문제를 처음으로 달성했다는 기념비적인 성취다.</p>
          <p contents-hash="464948811dee2e7800015b4a99a092d03489d00c79c25cf24e69734e08f72454" dmcf-pid="6wreRug2Sp" dmcf-ptype="general">AI 연구가 발전하며 빅데이터를 손에 쥔 국가의 연구진은 더 많은 가능성에 접근할 수 있게 됐다. 커넥톰(신경세포들의 연결을 표현한 뇌 회로도) 정보 등을 바탕으로 뇌 AI 연구의 선두를 달리는 미국이 대표적이다.</p>
          <p contents-hash="3cdfaadedde66db0d3d4fb6faa11d1da6082492ff90be050272c0b708a60d5f0" dmcf-pid="Prmde7aVy0" dmcf-ptype="general">최근 국내에서 4개 과학기술원의 관련 분야 연구자들이 뇌 활성에 대한 멀티모달 파운데이션 모델 구축에 도전장을 내민 만큼 향후 결과가 주목된다.</p>
          <p contents-hash="acf0e99d570b0d54b174873e45a7b6e980cb9c2f7f206fc0db2e3182bbaae9e7" dmcf-pid="QmsJdzNfv3" dmcf-ptype="general">최한경 대구경북과학기술원 뇌과학전공 교수</p>
         </section> 
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 경향신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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