작은 뇌 칩이 생각을 91%의 정확도로 텍스트로 변환합니다

EPFL의 연구원들이 어제 발표한 새로운 뇌-기계 인터페이스(BMI)는 컴팩트하면서도 에너지 효율적인 시스템을 사용하여 뇌 활동을 텍스트로 번역할 수 있습니다.

이 장치인 미니어처 뇌-기계 인터페이스(MiBMI)는 근위축성 측삭 경화증(ALS) 또는 척수 손상과 같은 심각한 운동장애를 가진 개인들이 글쓰기에 대해 생각함으로써 의사소통을 할 수 있도록 설계되었습니다.

이 칩들은 뇌의 의도된 손 움직임을 해당 텍스트로 디코딩하여, 31개의 다른 문자에 대해 91%의 정확도를 달성하였습니다. EPFL 보도 자료에 따르면, 이는 다른 통합 시스템에서는 경쟁할 수 없는 성과입니다.

MiBMI는 기존의 BMI 시스템들보다 크게 개선된 것으로, 기존 시스템들은 종종 부피가 크고 전력을 많이 소모했습니다. 이 기술은 게재되었던 IEEE Journal of Solid-State Circuits의 최근 호에서, 작은 실리콘 칩을 사용해 실시간으로 신경 신호를 처리합니다.

주 저자인 모하메드 알리 샤에리는 이 칩이 아직 완전히 작동하는 BMI에 통합되지 않았지만, 이전의 실시간 녹음 데이터를 성공적으로 처리했다고 설명합니다.

EPFL 보도자료는 현재의 BMI들과는 달리, 뇌에 심어진 전극에서 데이터를 받아 외부 컴퓨터로 보내 해독해야 하는데 반해, MiBMI는 데이터 녹음과 실시간 처리를 동일한 칩에서 모두 통합한다고 설명하고 있습니다.

New Atlas는 이것이 뇌에 64개의 전극을 이식하고 앱을 통한 외부 장치를 통해 데이터 처리를 수행하는 Neuralink와 다르다고 지적합니다. 게다가, MiBMI는 매우 작은 규모로, 전체 면적이 단지 8 mm²에 불과합니다. 비교적으로, Neuralink는 훨씬 크며, 대략 23 x 8 mm의 크기를 가지고 있습니다.

EPFL 보도자료에 따르면, 이 미니어처 뇌-기계 인터페이스(BMI)의 전극들이 수집하는 대량의 정보를 처리하기 위해, 연구자들은 데이터 분석에 새로운 접근법을 적용해야 했습니다.

그들은 환자가 손으로 글자를 쓴다고 상상할 때, 각 글자에 대한 뇌 활동이 매우 특정한 표식을 포함하고 있다는 것을 발견했습니다. 이를 연구자들은 Distinctive Neural Codes (DNCs)라고 명명했습니다.

마이크로칩은 각 글자에 대해 수천 바이트의 데이터를 처리하는 대신, DNCs만 처리하면 되는데, 이는 대략 백 바이트 정도입니다. 이로 인해 이 시스템은 빠르고, 소비 전력이 낮습니다.

이것은 집적 회로, 신경 공학, 인공 지능에 대한 전문 지식을 결합하여 미니어처화에서 중요한 진보를 나타냅니다. 신경기술 스타트업들이 점차 통합과 미니어처화에 집중하면서, EPFL의 MiBMI는 유망한 개발로 두각을 나타내고 있습니다.

주 저자인 모하메드 알리 셰리는 “우리의 목표는 다양한 신경계 질환에 맞게 맞춤화할 수 있는 다재다능한 BMI를 개발하는 것으로, 환자들에게 더 넓은 범위의 해결책을 제공할 수 있도록 하기 위한 것입니다.”라고 EPFL의 프레스 릴리스에서 보도했습니다.