뇌 지도 만드는 구글 왜?

구글이 뇌 지도를 그려 뇌의 작동 원리를 분석하는 연결체학(Connectomics) 연구를 진행하고 있다. 뇌는 세포가 연결돼서 만들어진 일종의 네트워크로 이 네트워크의 구조가 뇌 기능을 결정한다는 것이 뇌 과학의 기본 논리다. 하지만 이 네트워크 구조에 대한 데이터를 얻는 것 자체가 쉽지 않아 인간 행동 발생 원인을 파악하는 것이 어려웠다.

구글은 이 네트워크 구조의 지도를 만들어 인간의 기억은 어떻게 저장되는지, 얼굴은 어떻게 인식하는지, 뇌 질환은 왜 발생하는지에 등에 대한 해답을 찾고자 한다. 즉, 뇌 신경망 구조를 포괄적으로 매핑해 뇌지도인 커넥톰(connectome)을 만들어 뇌를 연구하는 것. 이를 통해 인공지능 영역에서도 새로운 아이디어를 얻겠다는 계획이다.

28일 열린 구글 AI 포럼에는 바이렌 자인 구글 리서치 사이언티스트가 참석해 화상으로 구글이 진행하고 있는 연결체학(Connectormics)의 연구 과정과 성과에 대해 설명했다.

뇌 지도인 커넥톰이 가진 큰 과제는 나노미터 해상도로 생성된 뇌 조직의 3D 이미지에서 얻은 방대한 양의 데이터를 해석하는 것이다. 바이렌 자인은 이를 엉켜있는 전선의 시작과 끝을 찾아 하나하나 분석하는 것과 같다고 비유했다. 그는 “사람이 신경세포를 하나를 추적하는 데는 40~50시간이 걸리고 이를 수동으로 할 경우 엄청난 비용이 든다”며”초파리만 해도 수십만개의 뉴런을 갖고 있어 컴퓨터를 통한 자동화는 필수”라고 말했다. 분석작업의 자동화와 더불어 뇌의 신경돌기를 추적하고 각 시냅스가 어떻게 연결 됐는지 정확히 파악하기 위해  구글은 ‘플러드 필링 네트워크(Flood-Filling Network)’기술을 활용한다.  FFN은 개체를 세분화하고 새로운 유형의 순환신경망을 사용해 기존의 딥러닝 기법에 비해 데이터 해석 정확도를 10배 이상 개선했다는 연구 결과를 얻었다.

구글은 막스 플랑크 연구소의 연구진과 예상 실행 길이(ERL)라는 매트릭도 개발했다. ERL은 임의의 뉴런에서 무작위로 어떤 지점이 주어졌을 때 실수가 발생하기 전에 해당 뉴런을 어디까지 추적할 수 있을지를 측정하는데 이 과정을 통해 정보의 정확도를 높일 수 있다.

구글의 연구 개발 노력에도 완벽한 뇌지도를 구현하는 데는 상당한 시간이 걸릴 전망이다. 바이렌 자인은 “브래인 맵핑에 대한 여러 진전이 있었지만 현재 우리가 작업하고 있는 가장 큰 데이터세트는 인간 뇌의 100만분의 1에 지나지 않는다”며”인간 두뇌 크기까지 도달하기 위해서는 매년 10배씩 6~7년 동안 지속적인 개선이 필요하지만 여러 기관과의 협력을 통해 낙관적인 결과를 기대하고 있다”고 말했다.  그에 따르면 구글은 4년 전부터 연결체학을 연구하고 있으며 과학이 인류에 기여할 수 있는  한가지 방안으로써 뇌 연구를 진행하고 있다. 하지만 연결체학 연구가 앞으로 어떤 분야로 확대되 활용될 수 있을지에 대해서는 말을 아꼈다. 그는”과거 유전체학을 연구해 유전적 서열을 알면 의학적으로 활용될 수 있을 것으로 봤지만 실제로 의학에 활용되는 것이 어려웠고 시간도 오래 걸렸다”며 “연결체학도 비슷한 맥락에서 어떤 영역에서 사용될지 지금은 예측하기는 어렵다”고 밝혔다.