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[IT뉴스]뇌세포 배양해 만든 컴퓨터…초저전력 AI 시대 오나

온카뱅크관리자

2026-11-13 10:37:25

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 미래 데이터센터는 서버실이 아니라 배양접시 안 ‘미니 뇌’에 존재할 수 있다는 전망이 제기됐다. 게티이미지뱅크 제공
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 일상에서 쓰는 생성형 인공지능(AI)이 언젠가는 딱딱한 실리콘 반도체 칩이 아니라 배양접시 속 뇌 신경세포(뉴런) 위에서 구동될지도 모른다. 과학자들은 줄기세포를 배양해 만든 3차원 미니 뇌인 ‘뇌 오가노이드(장기유사체)’가 지닌 연산 잠재력에 주목하고 있다. 
 AI 모델이 고도화되면서 전세계 데이터센터는 막대한 전력 소모와 천문학적인 냉각수 사용, 희토류 공급망 위기라는 장벽에 직면하고 있다. 뇌 신경세포는 반도체와 마찬가지로 전기 신호로 정보를 처리하면서도 반도체 칩보다 훨씬 적은 에너지로 복잡한 연산을 수행할 수 있다. 희토류와 막대한 냉각수도 필요 없다.
 지난달 22~23일 미국 메릴랜드주에서 열린  ‘제1회 국제 오가노이드 지능 콘퍼런스’에서는 미래 데이터센터가 거대한 서버실이 아니라 배양접시 안에 존재할 수 있다는 파격적인 전망이 제기됐다. 신경세포에 전기 자극을 주고 반응 패턴을 해독해 컴퓨터처럼 쓰는 ‘바이오컴퓨팅’이 현실화될 것이란 기대다. 
 ● 뇌 발달 연구하던 미니 뇌, 연산 회로로 진화
 뇌 오가노이드는 컴퓨터 칩을 대체하기 위해 고안되지 않았다. 인간의 뇌가 어떻게 발달하고 어떤 이유로 뇌질환이 생기는지 들여다보는 신경과학 관찰 창구다. 특히 최근 동물실험을 줄이거나 대체하려는 규제 흐름이 강해지면서 오가노이드는 유전적 돌연변이나 환경 독소, 신약 후보물질이 신경계에 미치는 영향을 확인하는 대체재로 기대되고 있다. 
 연구가 거듭되면서 ‘살아있는 연산 장치’라는 새 국면이 열렸다. 줄기세포로 키워낸 뇌 오가노이드가 일정 수준의 복잡성에 도달하자 세포들이 스스로 연결망을 만들고 전기 신호를 주고받기 시작한 것이다. 바이오컴퓨팅 연구자들은 이 자발적 전기 신호 교환에 착안해 오가노이드를 연산 장치로 전환하려는 도전에 나섰다.
 ● 게임 학습하고 점자도 읽는 신경세포
 뇌 오가노이드를 연산 장치화하는 핵심 원리는 ‘당근과 채찍’이다. 미국 생명공학기업 ‘28바이오’는 두 개의 신경세포 덩어리를 연결한 ‘커넥토이드’를 고전 비디오 게임인 팩맨과 연동했다. 가상 미로 속 캐릭터가 과일을 먹으면 세포에게 편안한 ‘휴식’을 주고 유령에게 붙잡히면 불쾌하고 무질서한 전기 충격을 가하는 식이다. 세포들은 불쾌한 자극을 피하고자 유령을 피하고 과일을 찾아 움직이는 방향을 학습했다.
 스위스 바이오테크기업 ‘파이널스파크’는 전극 판 위에 놓인 뇌 오가노이드에 도파민과 세로토닌 같은 신경전달물질을 주입해 제어하는 방식을 쓴다. 클라우드 원격 접속을 통해 실험을 수행할 수 있는 ‘서비스형 뇌 오가노이드 컴퓨팅’ 플랫폼도 구축했다. 전세계 약 20개 연구팀이 이 플랫폼을 이용한다. 최근 한 연구팀은 플랫폼을 활용해 촉각 센서가 달린 로봇 팔이 점자를 읽도록 훈련시켰고 약 83%의 정확도로 점자를 인식해 문자로 변환하는 데 성공했다.
 호주 바이오테크기업 ‘코티컬 랩스’는 세계 최초의 바이오컴퓨팅 완제품 ‘CL1’을 상용화했다. 전극 위에 신경세포를 얇게 깔고 영양액을 공급하는 소형 박스 형태의 장치다. 싱가포르, 호주 등의 일부 기업은 CL1을 여러 대 연결해 바이오 데이터센터를 구축하는 프로젝트를 진행 중이다. 신약 후보물질 스크리닝과 로봇 제어, 차세대 AI 알고리즘 훈련 등이 주된 용도다.
 코티컬 랩스는 반도체와 달리 세포마다 제각각인 생물학적 변동성을 이용했다. CL1 장치 15대를 묶어 세포망이 다수결로 결정을 내리는 집단 지성 시스템을 구현한 것이다. 이 시스템으로 사족보행 로봇 개를 제어한 결과, 기존 순수 전자식 머신러닝 모델 대비 목표물을 찾아 이동하는 정확도가 252% 개선됐다.
 ● 넘어야 할 바이오컴퓨팅 난제 
 현재 뇌 오가노이드를 바이오컴퓨팅으로 구현하는 접근법은 크게 두 가지다. 하나는 신경세포를 복잡한 신호 발생기로만 쓰고 발생한 신호를 AI 알고리즘이 분석하는 ‘리저버 컴퓨팅’이다. 이 방식은 연산이 안정적이지만 계산을 한 주체가 세포인지, 알고리즘인지 불분명하다는 문제가 있다. 
 또 하나는 신경세포가 스스로 내부 연결망을 재배열해 직접 학습하고 적응하는 ‘폐루프 컴퓨팅’이다. 뇌의 유연성을 살린 방식이지만 세포가 어떤 논리로 답을 찾아냈는지 사람이 이해하기 어렵다는 기술적 장벽이 있다. 
 이같은 난제가 있어도 과학자들은 신경세포의 생물학적 메커니즘을 밝혀낼수록 연산 효율과 정밀도가 비약적으로 높아질 것으로 기대하고 있다. 기존 실리콘 반도체의 물리적 한계를 뛰어넘을 혁신적 대안이 될 수 있다는 기대다.
 [문세영 기자 moon09@donga.com]
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