구글 AI, 연결체학으로 인간 `뇌 지도` 그린다

 

▲ 바이렌 자인(Viren Jain) 구글 리서치 사이언티스트가 연결체학에 대해 설명하고 있다.

구글이 인공지능 개발에 연결체학을 이용해 뇌지도인 ‘커넥톰(Connectome)’을 제작하고 있다.

구글코리아는 28일 역삼동 구글코리아 사무실에서 화상 강연으로 진행된 ‘구글 AI 포럼’에서 바이렌 자인(Viren Jain) 구글 리서치 사이언티스트가 그동안 개발한 연결체학에 대해 설명했다.

‘연결체학(Connectomics)’이란 인간의 뇌가 어떻게 작동하는지 더욱 잘 이해하기 위해 신경계에서 찾을 수 있는 신경망의 구조를 포괄적으로 매핑해 뇌지도인 ‘커넥톰(Connectome)’을 제작하고 이를 연구하는 학문이다.

커넥톰을 제작하는데 있어 가장 어려운 문제 중 하나는 나노미터 해상도로 생성된 뇌 조직의 3D 이미지에서 얻은 방대한 양의 데이터를 해석하는 작업을 자동화하는 것이다. 

▲금화조 뇌의 일부분을 재구성한 모습. 각 색상은 플러드 필링 네트워크를 사용해 자동으로 생성된 세분화된 부분 내 개별 개체를 나타낸다. 금색의 구체는 기존에 발표된 접근방식을 사용하여 자동으로 식별된 시냅스의 위치를 나타낸다. [구글 제공]

구글은 현재 이 과정을 완전히 자동화하기 위해 ‘플러드 필링 네트워크(Flood-Filling Network)’를 통해 개체를 세분화하고 ‘ERL(Expected Run Length, 예상 실행 길이)’라는 새로운 측정항목을 개발해 정확도를 측정하는 연구를 진행하며 관련 기술을 개선해나가고 있다고 설명했다. 이 연구 결과는 새로운 유형의 순환신경망 (RNN)을 사용하면 기존의 딥러닝 기법과 비교했을 때 자동화된 연결체 데이터 해석 정확도가 10배 이상 크게 개선됐다.

구글은 더 많은 연결체학 연구자를 지원하기 위해 플러드 필링 네트워크에 사용된 텐서코드를 비롯한 관련 보유 기술을 공개했다. 

또한, ‘막스 플랭크 신경생물학 연구소(The Max Planck Institute of Neurobiology)’ 및 다른 연구 기관에서 진행되고 있는 연결체학 관련 프로젝트에 기여하는 것을 목표로 해석 자동화 및 연결체 재구성 기술을 지속적으로 개발할 예정이다.


IT뉴스 / 금빛나무 기자  space@