연구자들은 비디오 게임을 더 빨리 플레이하는 법을 배우는 인간의 뇌 세포를 배양했습니다.

연구원들은 비디오 게임을 더 빨리 플레이하는 법을 배우는 인간 뇌 세포를 배양했습니다.

호주 멜버른에 있는 코티컬 랩스(Cortical Labs)의 과학자들은 생물학과 기술의 경계를 모호하게 하는 기술을 개발했습니다. 그들은 실험실 배양접시에서 약 80만 개의 인간 뇌 세포를 배양하고, 이를 고전 게임 퐁(Pong)의 간소화된 버전을 실행하는 컴퓨터에 연결한 후, 이 뉴런들이 단 5분 만에 게임을 플레이하는 법을 배우는 모습을 관찰했습니다. DishBrain이라는 이 하이브리드 시스템은 생물학적 신경망이 정보를 처리하고 경험을 통해 학습하는 방식을 이해하는 데 있어 근본적인 돌파구를 제시합니다.

연구팀은 뉴런으로 유도된 인간 줄기세포나 생쥐 배아 뉴런을 사용했습니다. 이 세포들은 격자 형태로 배열된 수천 개의 작은 전극이 있는 미세전극 배열에 배치되었습니다. 뉴런이 성장하면서 시냅스라는 자연스러운 연결을 형성하여 약 0.5mm 두께의 살아있는 신경망을 형성했습니다. 이 전극들은 두 가지 목적을 달성했습니다. 미세한 전기 펄스로 뉴런을 자극하고, 그에 따라 뉴런이 생성하는 전기 활동을 기록하는 것이었습니다.

게임 인터페이스는 우아하고 단순했습니다. 전극은 퐁 공의 위치를 ​​뉴런이 "감지"할 수 있는 전기 자극 패턴으로 변환했습니다. 공이 화면 왼쪽에 있으면 배열 왼쪽에 있는 전극이 활성화되었습니다. 뉴런이 전기적 활동을 일으키면 그 출력은 패들 움직임 명령으로 해석되었습니다. 처음에는 생물학적 신경망이 무슨 일이 일어나고 있는지 전혀 알지 못했습니다. 뉴런은 무작위로 활성화되었고, 패들은 무질서하게 움직였습니다.

바로 여기서 흥미로운 점이 드러납니다. 연구진은 뉴런이 예측 가능한 환경을 선호하는 에너지 효율적인 유기체라는 원리에 기반한 피드백 시스템을 구현했습니다. 생물학적 패들이 공을 성공적으로 치면 뉴런은 구조화되고 예측 가능한 전기 패턴을 수신했습니다. 패들이 공을 치지 못하면 피드백은 무작위적이고 예측할 수 없었습니다. 신경망은 특정 활성화 패턴이 예측 가능한 결과로 이어진다는 것을 빠르게 학습하고, 그 예측 가능성을 극대화하도록 행동을 조정했습니다. 5분 만에 DishBrain은 공을 계속해서 다시 쳤습니다.

이러한 학습 속도는 연구진을 놀라게 했습니다. 기존 컴퓨터에서 실행되는 인공 신경망은 비슷한 작업에서 유사한 성능을 달성하려면 일반적으로 수천 또는 수백만 번의 학습 반복이 필요합니다. 생물학적 뉴런은 극히 짧은 시간 안에 이를 달성했으며, 이는 살아있는 신경 조직이 실리콘 기반 시스템이 따라올 수 없는 효율적인 정보 처리 능력을 가지고 있음을 시사합니다. 이 네트워크는 단순한 패턴 매칭이나 프로그래밍된 반응이 아닌 진정한 학습과 적응을 보여주었습니다.

이 놀라운 실험이 진행되는 배양실 모서리에는 작은 호주 국기가 부착된 멜버른의 한 실험실에 실험 장치가 설치되어 있습니다. 그 의미는 비디오 게임을 훨씬 넘어섭니다. DishBrain 기술은 신경 퇴화의 살아있는 모델을 제공함으로써 알츠하이머병이나 파킨슨병과 같은 신경 질환에 대한 우리의 이해에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 제약 회사들은 동물 실험이나 인체 임상시험 없이 인간의 뉴런을 직접 대상으로 신약을 시험할 수 있습니다.

장기적인 응용 분야는 훨씬 더 야심적입니다. 일부 연구자들은 살아있는 뉴런과 실리콘 칩을 결합하여 양쪽의 장점을 결합한 하이브리드 프로세서를 만드는 생물학적 컴퓨팅 시스템을 구상하고 있습니다. 에너지 효율만으로도 놀랍습니다. DishBrain은 기존 컴퓨터에서는 상당한 전력이 필요한 계산을 수행하면서도 일반 LED 전구보다 적은 전력을 소비합니다. 다른 연구자들은 보철 및 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서 생물학적 조직이 인공 장치와 인간 신경계 사이에 더욱 자연스러운 연결을 만들어낼 수 있는 응용 분야를 모색하고 있습니다.

📊 데이터 출처: Cortical Labs / Neuron Journal (2023)

#️⃣ 해시태그:

출처: https://www.facebook.com/ItisaScience/posts/pfbid0UJmprTqmYsDfJ94Rr7xWrHzWhAANmBkiNMiXC3pjZfXvUb4QzgQ2ptnjB4i73HELl