AI 딥러닝으로 비침습 뇌-컴퓨터 인터페이스 성능 향상

테슬라 CEO 엘론 머크스가 창업한 뉴럴링크(Neuralink)는 브레인 칩을 개발하는 회사로 잘 알려졌다.

브레인 칩의 성능과 별개로 두뇌에 칩을 이식해야하는 것에 거부감은 여전히 크다.

PNAS Nexus에 발표된 AI 딥러닝 기반 새로운 연구는 비침습적 브레인 인터페이스(brain–computer interface, BCI)를 활용했다. 연구는 생각만으로 움직이는 물체의 지속적인 추적을 비교할 수 없는 성능으로 제어할 수 있음을 보여준다.

비침습적 BCI는 침습적 BCI(예: Neuralink 또는 Synchron)와 달리 많은 이점을 제공한다. 여기에는 향상된 안전성, 비용 효율성, 일반 인구뿐만 아니라 수많은 환자가 사용할 수 있는 능력이 포함된다. 비침습적 BCI는 기록이 덜 정확하고 해석하기 어렵다.

미국 카네기멜론 대학(Carnegie Mellon University) 생의학 공학 교수 Bin He은 최근 연구에서 28명의 인간 참가자 그룹에게 2차원 공간에서 물체에 대해 생각함으로써 물체를 추적하는 복잡한 BCI 작업을 수행했다.

작업 중에 뇌파검사(EEG) 방법을 사용하여 뇌 외부에서 활동을 기록했다. AI를 사용하여 심층 신경망을 훈련한 후 He 그룹은 BCI 센서 데이터를 사용하여 지속적인 물체 이동에 대한 인간의 의도를 직접 디코딩하고 해석했다.

이 연구는 뇌 제어 컴퓨터화 장치에 대한 비침습적 BCI의 탁월한 성능을 보여준다.

Bin He는 “AI 기술의 혁신을 통해 우리는 기존 기술에 비해 성능을 크게 향상시킬 수 있었고 미래에 인간에게 폭넓게 적용할 수 있는 가능성을 제시했다”라고 말했다.

또한 그룹의 AI 기반 BCI 기능은 로봇 장치를 지속적으로 제어하는 데 직접 적용할 수 있음을 시사한다.

그는 “우리는 현재 로봇 팔의 정교한 작업을 제어하기 위해 AI 기반 비침습적 BCI 기술을 테스트하고 있다”며 “또한 우리는 신체가 건강한 피험자뿐만 아니라 운동 장애를 앓고 있는 뇌졸중 환자에게도 적용 가능성을 추가로 테스트하고 있다”라고 말했다.

몇 년 안에 AI 기반 보조 로봇이 광범위한 잠재 사용자에게 제공될 수 있다. 척수 손상, 뇌졸중 또는 기타 운동 장애를 앓고 있지만 임플란트를 받고 싶지 않은 운동 장애 환자는 이 연구에 도움을 받을 수 있다.