하버드 신경과학자와 구글 디프마인드, 가상 쥐의 인공 뇌 개발

하버드 대학의 연구진은 구글 디프마인드 과학자들과 협력하여 가상 쥐의 인공 뇌를 개발하였다. 네이처에 발표된 이 혁신적인 성과는 고급 인공 지능 시뮬레이션 기술을 사용하여 뇌가 복잡한 운동을 제어하는 방식을 연구하는 새로운 길을 열었다.

가상 쥐 뇌 구축

가상 쥐의 뇌를 구축하기 위해 연구 팀은 실제 쥐에서 기록된 고해상도 데이터를 사용하였다. 하버드 연구진은 디프마인드 팀과 협력하여 생물역학적으로 현실적인 디지털 쥐 모델을 구축하였다. 대학원생 디에고 알다론도는 디프마인드 연구진과 협력하여 인공 신경망(ANN)을 훈련하였다. 이는 가상 뇌의 역할을 하며, 강력한 기계 학습 기술인 심층 강화 학습을 사용하였다.

신경망은 역동적 모델을 사용하도록 훈련되었으며, 이는 우리의 뇌가 운동을 안내하는 데 사용하는 것으로 믿어진다. 이러한 모델은 뇌가 필요한 궤적을 계산하고 원하는 운동을 수행하기 위한 모터 명령으로 번역하는 것을 가능하게 한다. 가상 쥐의 신경망은 실제 쥐 데이터에서 파생된 참조 궤적을 사용하여 다양한 행동을 생성하기 위한 필요한 힘을 학습하였다.

Ölveczky는 “디프마인드가 복잡한 환경에서 이동하는 생물역학적 에이전트를 훈련시키는 파이프라인을 개발하였다. 우리는 이러한 시뮬레이션을 실행하거나 이러한 네트워크를 훈련시키는 자원을 가지고 있지 않았다”고 말했다. 그는 협력이 “훌륭했다”고 추가로 말하며, 이 혁신을 가능하게 한 디프마인드 과학자들의 중요한 역할을 강조하였다.

결과는 복잡한 물리 시뮬레이터 내에서 생물역학적으로 현실적인 3D 쥐 모델을 제어할 수 있는 가상 뇌를 생성하였다. 이는 실제 쥐의 운동을 밀접하게 모방한다.

잠재적 응용

인공 뇌를 가진 가상 쥐는 복잡한 행동을 담당하는 신경 회로를 연구하는 새로운 접근법을 제공한다. 인공 지능으로 생성된 뇌가 가상 쥐의 운동을 제어하는 방식을 연구함으로써, 신경과학자들은 실제 뇌의 복잡한 작동 방식에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있다.

이 혁신은 또한 더 발전된 로봇 제어 시스템을 개발하는 데 새로운 길을 열 수 있다. Ölveczky는 “우리의 연구실은 뇌가 작동하는 방식에 대한 기본적인 질문에 관심이 있지만, 이 플랫폼은 예를 들어 더 나은 로봇 제어 시스템을 개발하는 데 사용될 수 있다”고 제안하였다. 가상 뇌가 복잡한 행동을 생성하는 방식을 이해함으로써, 연구자들은 더 발전된 로봇을 개발할 수 있다.

가장 흥미로운 점은, 이 연구가 가상 신경과학이라는 새로운 분야를 가능하게 할 수 있다. 여기서 인공 지능으로 시뮬레이션된 동물들은 뇌를 연구하는 데 편리하고 투명한 모델이 된다. 이러한 시뮬레이션은 다양한 신경계 질환의 신경 메커니즘을 이해하는 데 새로운 창을 제공할 수 있다.

다음 단계: 가상 쥐의 자율성 증가

이 혁신적인 연구를 기반으로, 연구자들은 가상 쥐에게 실제 쥐가遭遇하는 과제를 해결하는 더 많은 자율성을 부여할 계획이다. Ölveczky는 “우리의 실험에서, 이러한 과제가 어떻게 해결되는지에 대한 많은 아이디어를 가지고 있으며, 숙달된 행동의 습득을 가능하게 하는 학습 알고리즘이 어떻게 구현되는지에 대한 아이디어를 가지고 있다”고 설명하였다.

가상 쥐에게 더 많은 독립성을 부여함으로써, 과학자들은 새로운 도전에 대한 실제 뇌의 학습과 적응 방식에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있다.

궁극적인 목표는 실제 뇌가 복잡한 행동을 생성하는 방식을 더 잘 이해하는 것이다. “우리는 가상 쥐를 사용하여 이러한 아이디어를 테스트하고 실제 뇌가 복잡한 행동을 생성하는 방식에 대한 우리의 이해를 발전시키는 데 도움이 되기를 원한다”고 Ölveczky는 말했다. 이 혁신적인 접근법을 계속 발전시키고 확장함으로써, 신경과학자와 인공 지능 연구자들은 뇌의 비밀을 풀고 더 지능적이고 적응 가능한 시스템을 만들기 위해 함께 일할 수 있다.