2016.01.22

하버드 연구진, "획기적 차원의" 두뇌 연구에 도전

Brian Cheon | IDG News Service
인공 지능에 대한 기대가 높지만 가야할 길은 까마득한 것이 현실이다. 하버드 대학이 2,800만 달러를 투자금을 확보해 AI 분야의 획기적 진전을 도모한다.

이번 예산은 포유류의 두뇌가 학습에 특히 탁월한 이유를 규명함으로써 더 나은 컴퓨터를 개발하는데 목적을 두고 있다. 하버디 연구진은 시각 피질의 활동을 전례없이 세밀한 수준으로 기록하고, 그 연결들을 매핑한 다음 해당 데이터를 리버스 엔지니어링함으로써 개선된 컴퓨터 학습 알고리즘 개발을 촉진한다는 계획이다.

프로젝트 리더이자 분자세포 생물 및 컴퓨터 공학 조교수 데이비드 콕스는 "거대한 도전이다. 인간 게놈 프로젝트와 유사한 수준이다"라고 말했다.

예산 지원 주체는 미국의 15개 정보기관을 총괄하는 최고 정보기관인 미국국가정보국의 IARPA(The Intelligence Advanced Research Projects Activity)다.

콕스에 따르면 수많은 뉴런의 활동을 단순히 기록하고 개별 연결을 매핑하는 것만으로도 "방대한" 과학적 가치를 가진다. 그러나 이 작업은 프로젝트의 일부일 따름이다. 그는 "뇌 학습을 관장하는 근간 원칙을 풀어나감에 따라 인간과 유사한, 심지어 인간을 능가하는 컴퓨터 시스템을 개발할 수 있는 토대가 마련될 것"이라고 말했다.

그는 이어 이러한 시스템의 응용처로 네트워크 침입 탐지, MRI 이미지 판독, 자동차 운전 등을 지목했다.

연구진은 이를 탐구하기 위해 쥐가 컴퓨터 화면 상의 여러 객체를 인식할 수 있도록 훈련시킬 계획이다. 이후 록펠러 대학 동료 연구진이 이번 연구를 위해 개발한 레이저 현미경을 이용해 쥐의 시각 뉴런 활동을 기록하게 된다.

이후 쥐의 두뇌는 대학의 두뇌 과학 센터에 소재한 "세계 최초의 멀티 빔 스캐닝 전자 현미경"을 통해 물리적으로 탐구될 계획이다.

이 과정에서 산출되는 페타바이트급 데이터는 분석된 이후 세포 경계, 시냅스, 연결 등으로 재구성됨으로써 3차원으로 시각화된다. 연구진은 이 과정을 통해 더 나은 학습 및 패턴 인식 알고리즘을 개발한다는 계획이다.


두뇌 피질 연결성을 재구성한 이미지

하버드 컴퓨터 공학 교수 한스피터 피스터는 이번 연구 프로젝트에 대해 "단지 뇌 과학 분야의 영역을 넓히는 것만이 목표가 아니다. 컴퓨터 과학의 지평을 넓히는 것이기도 하다. 신경 회로를 전례없는 데이터 규모로 재구성할 것이다. 이를 위해서는 새로운 수준의 데이터 관리, 고성능 컴퓨텅, 컴퓨터 시각, 네트워크 분석 역량이 요구된다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 



2016.01.22

하버드 연구진, "획기적 차원의" 두뇌 연구에 도전

Brian Cheon | IDG News Service
인공 지능에 대한 기대가 높지만 가야할 길은 까마득한 것이 현실이다. 하버드 대학이 2,800만 달러를 투자금을 확보해 AI 분야의 획기적 진전을 도모한다.

이번 예산은 포유류의 두뇌가 학습에 특히 탁월한 이유를 규명함으로써 더 나은 컴퓨터를 개발하는데 목적을 두고 있다. 하버디 연구진은 시각 피질의 활동을 전례없이 세밀한 수준으로 기록하고, 그 연결들을 매핑한 다음 해당 데이터를 리버스 엔지니어링함으로써 개선된 컴퓨터 학습 알고리즘 개발을 촉진한다는 계획이다.

프로젝트 리더이자 분자세포 생물 및 컴퓨터 공학 조교수 데이비드 콕스는 "거대한 도전이다. 인간 게놈 프로젝트와 유사한 수준이다"라고 말했다.

예산 지원 주체는 미국의 15개 정보기관을 총괄하는 최고 정보기관인 미국국가정보국의 IARPA(The Intelligence Advanced Research Projects Activity)다.

콕스에 따르면 수많은 뉴런의 활동을 단순히 기록하고 개별 연결을 매핑하는 것만으로도 "방대한" 과학적 가치를 가진다. 그러나 이 작업은 프로젝트의 일부일 따름이다. 그는 "뇌 학습을 관장하는 근간 원칙을 풀어나감에 따라 인간과 유사한, 심지어 인간을 능가하는 컴퓨터 시스템을 개발할 수 있는 토대가 마련될 것"이라고 말했다.

그는 이어 이러한 시스템의 응용처로 네트워크 침입 탐지, MRI 이미지 판독, 자동차 운전 등을 지목했다.

연구진은 이를 탐구하기 위해 쥐가 컴퓨터 화면 상의 여러 객체를 인식할 수 있도록 훈련시킬 계획이다. 이후 록펠러 대학 동료 연구진이 이번 연구를 위해 개발한 레이저 현미경을 이용해 쥐의 시각 뉴런 활동을 기록하게 된다.

이후 쥐의 두뇌는 대학의 두뇌 과학 센터에 소재한 "세계 최초의 멀티 빔 스캐닝 전자 현미경"을 통해 물리적으로 탐구될 계획이다.

이 과정에서 산출되는 페타바이트급 데이터는 분석된 이후 세포 경계, 시냅스, 연결 등으로 재구성됨으로써 3차원으로 시각화된다. 연구진은 이 과정을 통해 더 나은 학습 및 패턴 인식 알고리즘을 개발한다는 계획이다.


두뇌 피질 연결성을 재구성한 이미지

하버드 컴퓨터 공학 교수 한스피터 피스터는 이번 연구 프로젝트에 대해 "단지 뇌 과학 분야의 영역을 넓히는 것만이 목표가 아니다. 컴퓨터 과학의 지평을 넓히는 것이기도 하다. 신경 회로를 전례없는 데이터 규모로 재구성할 것이다. 이를 위해서는 새로운 수준의 데이터 관리, 고성능 컴퓨텅, 컴퓨터 시각, 네트워크 분석 역량이 요구된다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
 

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