구글, AI 합성뉴런으로 뇌 매핑 속도 혁신...157인년 수동작업 절약하는 MoGen 모델 개발

[한국정보기술신문] 구글 리서치가 인공지능으로 생성한 합성 뉴런을 활용해 뇌 매핑 작업을 획기적으로 가속화하는 기술을 개발했다고 발표했다. MoGen 모델로 명명된 이 기술은 마우스 뇌 전체 지도 작성 시 157인년의 수동 검증 작업을 절약할 수 있다.

현재 뇌 매핑 연구는 엄청난 규모의 작업이다. 초파리 뇌의 16만6천 개 뉴런 매핑에도 수년이 소요된다. 마우스 뇌는 초파리의 1000배, 인간 뇌는 마우스의 1000배 규모로 기존 방식으로는 현실적 한계가 있었다.

연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 생성형 AI를 신경회로 재구성에 적용했다. 뉴런의 복잡한 구조인 축삭과 수상돌기, 시냅스 등을 정확히 재현하는 것이 핵심 과제였다.

MoGen은 PointInfinity 포인트 클라우드 흐름 매칭 모델을 기반으로 개발됐다. 마우스 대뇌피질 조직의 1795개 축삭 샘플로 훈련돼 무작위 3D 점들을 현실적인 뉴런 형태로 변환한다.

연구팀은 인간 전문가가 실제 뉴런과 AI 생성 뉴런을 구분할 수 없을 정도로 정교한 합성 뉴런 생성에 성공했다고 밝혔다. 이는 현대 신경회로 재구성 분야에서 생성형 AI가 최고 수준 방법을 처음으로 개선한 사례다.

PATHFINDER 재구성 모델에 10%의 합성 데이터를 추가한 실험에서 재구성 오류가 4.4% 감소하는 성과를 거뒀다. 더 많은 훈련 데이터가 성능을 향상시킨다는 가설이 합성 데이터를 통해서도 검증됐다.

특히 마우스 뇌 전체 지도 작성에서 157인년의 수동 검증 작업 절약 효과는 뇌 연구 분야의 생산성을 획기적으로 높일 것으로 예상된다. 이는 연구비 절감과 연구 속도 향상에 직접적으로 기여한다.

뉴런은 일반적인 구형 세포와 달리 매우 복잡한 구조를 갖는다. 신호를 송출하는 축삭, 신호를 수신하는 수상돌기, 신경 접합부인 시냅스 등이 정교하게 연결돼 있다.

MoGen은 이러한 복잡한 신경 형태학적 특성을 AI로 학습해 재현할 수 있게 했다. 기존 수작업 방식의 한계를 넘어선 자동화된 고품질 뉴런 생성이 가능해진 것이다.

현재 여러 뇌 매핑 프로젝트가 진행 중이다. 얼룩말 핀치 뇌 일부와 제브라피시 유충 전체 뇌 지도화가 완료됐다. 인간 뇌 소규모 단편 지도화와 마우스 뇌 일부 지도화도 진행되고 있다.

연구팀은 특정 뉴런 유형 생성 최적화와 재구성 오류 취약 부분 집중 개선을 향후 목표로 제시했다. 또한 초파리와 제브라피시 등 다양한 동물 종에 대응하는 모델 개발도 계획하고 있다.

MoGen 모델은 오픈소스로 공개되어 전 세계 연구진이 활용할 수 있다. 종별 훈련 모델도 함께 제공돼 연구 커뮤니티의 추가 개발을 장려하고 있다.

연구팀은 전자현미경 이미지 합성으로 초기 재구성 단계의 훈련 데이터도 확대할 계획이라고 밝혔다. 이는 뇌 연구 전 분야에 걸친 AI 활용 확산을 의미한다.