‘메모리’ 만드는 전자칩, 생체뇌 만들기 위한 첫 단계
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‘메모리’ 만드는 전자칩, 생체뇌 만들기 위한 첫 단계
  • 윤광제 기자
  • 승인 2019.09.12 10:50
  • 댓글 0
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(AI타임스=윤광제 기자) 자연의 가장 완벽한 컴퓨터인 인간의 뇌를 흉내 내는 것보다 더 똑똑한 컴퓨터 칩을 만드는 더 좋은 방법은 무엇일까?
정보를 저장하고, 삭제하고, 처리할 수 있는 능력은 컴퓨팅에 있어서 매우 중요하며, 뇌는 이것을 매우 효율적으로 수행한다.

우리의 새로운 전자 칩은 빛을 이용해 기억을 만들고 수정함으로써 인간의 두뇌의 정교함을 복제할 수 있는 인공지능(AI)에 더 가깝게 다가간다.

이를 개발하기 위해, 우리는 광유전학 (Optogenetics)이라고 불리는 새로운 기술로부터 영감을 얻어, 뇌가 정보를 저장하는 방법을 복제하는 장치를 개발했다. 광유전학은 빛을 이용해 조직 안의 세포, 전형적으로 신경세포(뉴런)을 조절하는 것 이다.

이 광 유전학 영역은 놀라운 정밀도로 인체의 전기 시스템을 탐색 할 수 있게 하고, 빛을 사용해 신경세포를 조절해 켜고 끌 수 있도록 한다. 그러면, 이와 같은 접근방법을 컴퓨터 칩 설계에 적용하면 어떨까?

◆ 메모리를 만들기 위한 빛(광) 의 사용
신경연결은 전기적 자극을 통해 뇌에서 일어난다. 작은 에너지 스파이크가 특정 임계 전압에 도달하면 뉴런들이 서로 결합하게 돼 메모리를 만들기 시작한다.

우리의 새로운 칩은 Small and Advanced Functional Materials(작고 진화된 성능의 물질들) 저널에 발표됐으며 전자제품(전자공학)을 사용해 같은 일을 하는 것을 목표로 하고 있다.

이것은 다양한 빛의 파장에 반응해 전기 저항을 바꾸는 박막 물질 (Ultrathin material)을 기반으로 한다. 이것은 뇌에 정보를 저장하고 삭제하는 뉴런의 작동 방식을 흉내 낼 수 있게 한다.

즉 우리가 단순히 칩에 다른 색깔들을 비추는 것만으로 뇌의 내부 활동을 시뮬레이션 할 수 있다는 것을 의미한다.

우리는 또한 칩이 기본적인 정보 처리를 수행할 수 있음을 증명했다 - 몇 가지 입력을 결합해 특정 출력을 생성할 수 있는 간단한 논리 연산을 포함한다. 이것은 뇌와 같은 기능성을 위한 또 다른 상자를 보여준다.

◆ 칩 작동 방식
칩에 빛을 비추면 칩의 빛에 민감한 물질에 전류가 발생한다. 색상을 바꾸면 전류가 양에서 음으로 역방향으로 흐르게 된다. 이 방향 스위치는 뇌의 뉴런들이 연결해 새로운 기억을 형성하거나 연결을 끊고 다시 잊게 하는 메커니즘이다.

광유전학에서는 빛에 의한 뉴런의 변형으로 인해 뉴런이 켜지거나 꺼지게 돼 체인의 다음 뉴런과의 연결이 활성화되거나 억제된다. 이 빛 기반 프로세스는 우리의 칩이 모방할 수 있는 것이다.

이 기술을 개발하기 위해 “흑 인광체 (Black Phosphorus)”라는 물질을 사용했는데, 이것은 누락된 원자로 인해 분자 구조가 약간 변형돼 있다. 이와 같은 결함은 전형적으로 전자적 문제로 여겨지지만, 우리는 그것을 우리에게 유리하게 이용했다. 이 결함은 물질에 빛나는 빛의 파장에 따라 신경 연결과 단절을 모두 흉내 내도록 물질의 행동을 조작할 수 있게 한다.

◆ 미래에 대한 고찰
우리의 새로운 칩은 우리를 빠르고 효율적이며 안전한 광 기반의 컴퓨팅으로 나아가게 한다. 또한 그것은 우리처럼 환경으로부터 배울 수 있는 생체 공학 두뇌를 만드는 데 중요한 발걸음을 내딛게 한다.
전자 칩에서 신경 동작을 복제할 수 있다는 것은 뇌를 더 잘 이해하고 알츠하이머 병이나 다른 형태의 치매와 같은, 신경 연결을 방해하는 장애에 의해 어떻게 영향을 받는지 알아내는 연구에 제공된다.

인간의 뇌는 수십 억 개의 뉴런의 연결로 이루어져 있다. 그들은 일련의 전기 신호를 사용해 감각 기관을 통한 학습이나 감정과 기억과 같은 더 복잡한 과정과 같은 다른 행동을 표현함으로써 서로 의사 소통한다.

이러한 신호 전달 순서가 중단되면 중요한 신경 연결이 상실돼 기억 상실과 치매를 일으킬 수 있다. 이러한 장애를 치료하려면 네트워크의 다른 뉴런의 기능에 영향을 주지 않고 결함이 있는 뉴런을 식별하고 신호 전달 루틴을 복원해야 한다.

그래서 신경과학자들은 뇌의 컴퓨터 모델을 갖게 됨으로써 살아있는 실험 대상자가 없어도 뇌의 기능과 이상을 시뮬레이션하고 치료법을 연구할 수 있게 됐다.

우리의 기술은 또한 잠재적으로 인공지능이 탑재된 착용 가능한 전자제품, 생체공학 또는 스마트 기기에 통합될 수 있다. 그러나 이 기술이 상용화되기까지는 아직 해결해야 할 몇 가지 장애물이 있다. 말할 필요도 없이, 우리는 여전히 인간의 뇌만큼 크고 혹은 심지어 신경과학자들에게 유용할 수 있는 복잡한 네트워크를 구축하기 위해 갈 길이 멀다.

그러나 우리는 궁극적으로 이 기술이 망막 이식 같은 생체 이온 장치를 발생시키면서 살아있는 조직과 상호작용할 수 있기를 희망한다. 인간의 망막은 다른 빛의 파장에 민감한 세포들을 포함하고 있어 뇌가 다른 색깔로 해석하는 신호를 생성한다. 우리의 칩 또한 파장에 다르게 반응하기 때문이다.


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