뉴런의 전자 현미경 사진(사진 왼쪽)각각의 뉴런이 다른 각색되고 있다(사진 오른쪽)

 

 

워싱턴 주립 대학은 16일(미국 시간)세계 최초가 되는 뇌에서 뉴런(신경 세포)로 구성된 회로를 정확히 재현하는 알고리즘 개발의 성공을 발표했다.fMRI 같은 뇌 영상을 이용한 연구를 촉진할 방침이다.

 

인간의 뇌에서 뉴런이 형성하는 네트워크 구조는 너무 복잡하고, 대신 연구자들은 지렁이의 뇌의 시뮬레이션을 수십년간 시도했다.

 

인간에서는 1,000억 이상으로, 데이터로서 기술하려면 1,000EB(엑사 바이트)은 필요한 뉴런의 수에 비하면 지렁이의 뉴런은 불과 302개이다.

 

에도 불구하고 지렁이의 뉴런의 연구에 수십년이 든 것은 개개의 뉴런을 전자 현미경 사진으로 관찰하며 직소 퍼즐처럼 네트워크 전체를 추측하기 위해서이다.전자 현미경 사진에는 소수의 뉴런밖에 비치지 않고 뉴런들이 복잡하게 연결하며 형태도 다양한 것이 더 이 작업을 곤란하고 있다.

 

거기에서 이 그림의 검토를 자동화하기 위한 알고리즘을 개발하는 경쟁이 2013년에 MIT주도 아래 개최되었다.그 중에서 신경학자 팀이 인력으로 판정한 모범 답안과 알고리즘이 판정한 결과가 비교되었지만 그 시점에서는 알고리즘은 정확한 것으로 할 수 없었다.

 

워싱턴 주립 대학의 연구자는 만약 전문화만큼이나 정확하고 보다 고속으로 판정할 수 있으면 큰 비용과 시간의 삭감으로 이어진다고 생각하여 복잡한 뇌의 뉴런끼리 만드는 구조를 재현하기 위한 뉴럴 네트워크 모델을 개발하고 최초로 인간 수준으로 정확한 판정을 실현하는 알고리즘을 실현했다.

 

알고리즘은 현 시점에서도 우수하고는 있지만 아직 실수는 있다.또 인간에 의한 분석과 알고리즘에 의한 분석의 어느 쪽이 좋은지를 비교하는 객관적 지표가 존재하지 않지만, 장래적으로는 전문가의 손 작업을 이러한 알고리즘이 부분적으로 바꿀 것이라고 연구자는 기대감을 드러냈다.