최근 초파리 시각 체계를 모방한 신경 네트워크가 개발됐다.
전문가들은 초파리가 한번 보는 것만으로도 다른 초파리를 인식할 수 있다는 점을 모방했다.
신경 네트워크
캐나다 고등연구소로부터 자금을 지원 받은 한 연구팀이 최근 초파리의 시각 체계를 모방해 실제 초파리처럼 다른 초파리를 인식할 수 있는 인공 신경 네트워크를 개발했다.
연구팀은 그 외에 개별 초파리가 진화한 과정에 대한 추가 연구도 진행하고 있다. 한편, 이번에 개발된 신경 네트워크는 초파리의 시력이 생각보다 정밀하지 않다는 이론을 정면으로 반박하고 있다.
궬프대학 및 토론토대학과 협력을 체결한 연구팀은 생물학을 기반으로 한 알고리즘을 도출하기 위해 초파리를 관찰한 저해상도 영상까지 철저하게 분석해 기계 학습과 초파리 생물학에 대한 전문지식을 결합했다.
초파리 생물학
초파리는 단체 행동과 공동 학습, 공격 행동 시의 인지능력 등의 특징을 가진 복잡한 생명체다.
과학자들은 초파리의 사회적 행동이 시각적 인식에 의존하지 않는다고 주장해왔다. 초파리의 겹눈 시력이 제대로 발달하지 않았다고 간주했기 때문이다.
초파리의 겹눈 해상도는 상당히 낮으며 850렌즈 유닛 정도로 추산하고 있다. 공간에서 단 한 점만을 볼 수 있는 정도이며, 움직임이나 일반 패턴을 간신히 식별할 수 있는 정도다.
이처럼 초파리는 작은 겹눈이 있어 약 29단위 넓이인 소량의 시각적 데이터만을 처리할 수 있다.
기존의 생각으로는 초파리가 영상을 처리하면 광범위한 특징을 식별할 수 있을 것이라고 여겨왔다.
그러나 최근 연구에 따르면, 초파리는 미묘한 생물학적 기술을 사용해 시력을 강화할 수 있다. 이에 연구진은 초파리의 시력이 사회성에 중요한 요인이 될 수 있다는 가능성을 받아들이기 시작했다.
연구 결과
이후 연구진은 정보 입력 및 시각처리능력이 실제 초파리의 것과 유사한 소프트웨어를 개발했다. 이어 소프트웨어에 초파리의 영상을 훈련시켰다.
3일째 되는 날, 소프트웨어는 초파리를 식별하게 됐고 정밀도와 회상 기능을 결합해 측정하는 FI 점수가 0.75점을 기록하게 됐다.
이는 초파리 두뇌 생물학으로 제한하지 않은 다른 알고리즘의 점수 0.85점과 0.83점을 약간 밑도는 수준이었다. 그러나 이번에 개발한 소프트웨어는 기대 이상의 점수를 기록한 것이었다.
선임 저자인 존 쉬나이더 박사는 "이번 연구를 통해 초파리가 다른 초파리를 인식할 수 있다는 것을 알게 됐다"고 말했다.
그는 심화 신경 네트워크가 안면 인식이나 자연언어 처리 같은 인간의 능력을 자동화 처리하고 있기 때문에 인간의 역량을 능가할 수 없다고 말했다.
하지만 특정 업무에서는 알고리즘이 인간보다 뛰어날 수 있다는 것을 알게 됐다고 덧붙였다.
한편, 이번 실험은 토론토대학의 조엘 르바인 실험실에서 진행됐다. 르바인 박사는 심화 학습 모델과 신경 체계를 결합하면 신경이 서로 소통하는 방법과 유기체 그 자체에 대해 알 수 있다고 말했다.
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