구글 AI, 순환신경망통해 연결체학 해석 정확도 딥러닝 대비 10배 개선
# ‘연결체학(Connectomics)’ 은 두뇌 작동을 이해하기 위해 뇌 신경망의 구조를 포괄적으로 매핑하는 것을 목표로 한다. 브레인 매핑(brain mapping)에서 난제는 거대하고 복잡한 데이터를 해석하는 작업을 자동화하는 것이었다. 구글은 막스 플랑크 신경생물학연구소 연구진과 공동으로 ‘네이처 메소드(Nature Methods)’지에 ‘플러드 필링 네트워크를 사용한 뉴런의 고정밀 자동화 재구성‘이란 연구를 발표했다. 이 연구 결과는 새로운 유형의 순환신경망 (RNN)을 사용하면 기존의 딥러닝…
