수십억 개의 신경 세포로 이루어진 복잡한 네트워크를 가진 인간의 뇌는 끊임없이 전기적 활동으로 윙윙거립니다. 이 신경 교향곡은 우리의 모든 생각, 행동, 감각을 인코딩합니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 연구하는 신경 과학자와 엔지니어에게 이 복잡한 신경 코드를 해독하는 것은 엄청난 도전이었습니다. 어려움은 뇌 신호를 읽는 것뿐만 아니라 신경 활동의 불협화음 속에서 특정 패턴을 분리하고 해석하는 데 있습니다.
상당한 도약으로, University of Southern California(USC)의 연구자들은 뇌 활동을 디코딩하는 방법에 혁명을 일으킬 것을 약속하는 새로운 인공지능 알고리즘을 개발했습니다. DPAD(Dissociative Prioritized Analysis of Dynamics)라는 이름의 이 알고리즘은 복잡한 뇌 신호 혼합물에서 특정 신경 패턴을 분리하고 분석하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.
전기 및 컴퓨터 공학의 Sawchuk Chair이자 USC Center for Neurotechnology의 창립 이사인 Maryam Shanechi는 이 획기적인 기술을 개발한 팀을 이끌었습니다. 최근 저널에 게재된 그들의 연구 자연 신경 과학신경 디코딩 분야에서 중요한 진전을 나타내며 뇌-컴퓨터 인터페이스의 기능을 향상시킬 가능성을 가지고 있습니다.
뇌 활동의 복잡성
DPAD 알고리즘의 중요성을 인식하려면 뇌 활동의 복잡한 본질을 이해하는 것이 중요합니다. 우리의 뇌는 어느 순간이든 동시에 여러 프로세스에 참여합니다. 예를 들어, 이 기사를 읽는 동안 뇌는 텍스트의 시각적 정보를 처리할 뿐만 아니라 자세를 제어하고, 호흡을 조절하고, 잠재적으로 그날의 계획을 생각하고 있습니다.
이러한 활동은 각각 고유한 신경 발화 패턴을 생성하여 복잡한 뇌 활동의 태피스트리를 만듭니다. 이러한 패턴은 겹치고 상호 작용하여 특정 행동이나 사고 과정과 관련된 신경 신호를 분리하는 것이 매우 어렵습니다. 샤네치의 말에 따르면, “팔 움직임, 말하기, 배고픔과 같은 다양한 내부 상태와 같은 이러한 모든 다양한 행동은 뇌에 동시에 인코딩됩니다. 이러한 동시 인코딩은 뇌의 전기적 활동에 매우 복잡하고 혼합된 패턴을 발생시킵니다.”
이러한 복잡성은 뇌-컴퓨터 인터페이스에 상당한 과제를 안겨줍니다. BCI는 뇌 신호를 외부 장치에 대한 명령으로 변환하여 마비된 사람이 생각만으로 인공 사지나 통신 장치를 제어할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 그러나 이러한 명령을 정확하게 해석하는 능력은 진행 중인 뇌 활동의 배경 소음에서 관련 신경 신호를 분리하는 데 달려 있습니다.
기존의 디코딩 방법은 이 과제에 어려움을 겪었으며, 종종 의도적인 명령과 관련 없는 뇌 활동을 구별하지 못했습니다. 이러한 제한은 보다 정교하고 신뢰할 수 있는 BCI의 개발을 방해하여 임상 및 보조 기술에서의 잠재적 응용 프로그램을 제한했습니다.
DPAD: 신경 디코딩에 대한 새로운 접근 방식
DPAD 알고리즘은 신경 디코딩에 대한 접근 방식에 패러다임 전환을 나타냅니다. 이 알고리즘은 핵심적으로 고유한 훈련 전략을 갖춘 딥 신경망을 사용합니다. Shanechi 연구실의 연구원이자 전 박사 과정 학생인 Omid Sani는 “AI 알고리즘의 핵심 요소는 관심 있는 행동과 관련된 뇌 패턴을 먼저 찾고 딥 신경망 훈련 중에 이러한 패턴을 우선적으로 학습하는 것입니다.”라고 설명합니다.
이러한 우선 순위 학습 접근 방식을 통해 DPAD는 복잡한 신경 활동의 혼합에서 행동 관련 패턴을 효과적으로 분리할 수 있습니다. 이러한 기본 패턴이 식별되면 알고리즘은 나머지 패턴을 고려하여 관심 신호를 방해하거나 가리지 않도록 학습합니다.
알고리즘 설계에 있어서 신경망의 유연성 덕분에 광범위한 뇌 패턴을 기술할 수 있어, 여러 유형의 신경 활동과 잠재적 응용 분야에 적응할 수 있습니다.
출처: USC
뇌-컴퓨터 인터페이스에 대한 의미
DPAD의 개발은 뇌-컴퓨터 인터페이스를 발전시키는 데 큰 희망을 줍니다. 이 기술은 뇌 활동에서 움직임 의도를 보다 정확하게 디코딩함으로써 BCI의 기능과 반응성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
마비 환자의 경우, 이는 보철 사지나 통신 장치에 대한 보다 직관적인 제어로 이어질 수 있습니다. 디코딩의 정확도가 향상되면 보다 정교한 운동 제어가 가능해져 보다 복잡한 움직임과 환경과의 상호 작용이 가능해질 수 있습니다.
게다가 이 알고리즘은 특정 뇌 패턴을 배경 신경 활동에서 분리해낼 수 있는 능력을 갖추고 있어, 사용자가 끊임없이 여러 자극을 처리하고 다양한 인지 과제에 참여하는 실제 환경에서 더욱 강력한 BCI를 개발할 수 있습니다.
운동 너머: 정신 건강의 미래 응용
DPAD의 초기 초점은 운동 관련 뇌 패턴의 디코딩에 있었지만, 그 잠재적인 응용 분야는 운동 제어를 훨씬 넘어 확장됩니다. Shanechi와 그녀의 팀은 이 기술을 사용하여 통증이나 기분과 같은 정신 상태를 디코딩할 가능성을 탐구하고 있습니다.
이 기능은 정신 건강 치료에 심오한 영향을 미칠 수 있습니다. 환자의 증상 상태를 정확하게 추적함으로써 임상의는 정신 건강 상태의 진행과 치료의 효과에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. Shanechi는 이 기술이 “운동 장애와 마비뿐만 아니라 정신 건강 상태에 대한 뇌-컴퓨터 인터페이스로 이어질 수 있는” 미래를 구상합니다.
정신 상태를 객관적으로 측정하고 추적하는 능력은 개인화된 정신 건강 관리 방식에 혁명을 일으켜, 각 환자의 요구에 맞춰 더욱 정확하게 치료법을 제공할 수 있습니다.
신경 과학과 AI에 대한 더 광범위한 영향
DPAD의 개발은 뇌 자체를 이해하는 새로운 길을 열어줍니다. 신경 활동을 분석하는 보다 섬세한 방법을 제공함으로써, 이 알고리즘은 신경과학자들이 이전에는 인식하지 못했던 뇌 패턴을 발견하거나 알려진 신경 과정에 대한 이해를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI와 의료의 더 광범위한 맥락에서 DPAD는 기계 학습이 복잡한 생물학적 문제를 해결하는 잠재력을 보여줍니다. AI가 기존 데이터를 처리하는 데 활용될 뿐만 아니라 과학 연구에서 새로운 통찰력과 접근 방식을 발견하는 데 어떻게 활용될 수 있는지 보여줍니다.
게시물 DPAD 알고리즘은 뇌-컴퓨터 인터페이스를 강화하여 신경기술의 발전을 약속합니다. 처음 등장 유나이트.AI.
