< 이상완 교수 연구팀 >
우리 대학 바이오및뇌공학과 이상완 교수 연구팀이 신경과학과 인공지능의 융합연구를 통해 인간의 문제해결 과정에서 뇌가 정보를 처리하는 원리를 규명하는 데 성공했다.
연구팀은 신경과학-인공지능 융합연구를 이용해 인간의 문제 해결 과정을 이론적·신경과학적으로 규명하는 데 성공했다. 이번 연구를 통해 인간 지능의 핵심 요소들을 인공지능 알고리즘으로 이식할 가능성을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.
이상완 교수와 함께 김동재 박사과정과 박건영 석사과정이 주도하고, 미국 캘리포니아 공과대학(Caltech)과의 국제 공동연구를 통해 진행된 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’12월 16일 자 온라인판에 게재됐다.
불확실성과 복잡도가 변하는 상황에서 달성 가능한 목표를 설정하고 계획을 세워 실행 및 전략을 수정해 나가는 과정은 인간이 가진 고유한 문제 해결 능력 중 하나이다. 최근 인공지능 알고리즘이 다양한 분야에서 인간의 작업 수행 능력을 넘어서고 있으나, 이러한 문제 해결 능력에 대한 완벽한 해결방안은 제시하지 못하고 있다.
인간의 문제 해결 과정은 목표설정-전략수립-실행-전략수정을 반복하는 과정으로, 이는 상태 의존적인 복잡한 시간의 함수이다. 일반적으로 인간의 문제 해결 과정은 많은 양의 데이터를 모으기 어렵고 불확실성과 복잡도가 높아 빅데이터 기반의 전통적 딥러닝 설계 방식으로는 구현이 어렵다.
연구팀은 문제 해결을 위해 ‘강화학습 이론 기반 실험 디자인’이라는 기술을 이용해 문제 해결 목표, 문제의 복잡도, 상황 변화의 불확실성이라는 세 가지 변수를 동시에 변화시켜 실제 인간의 문제 해결 과정과 유사한 상황을 구현했다.
이를 이용해 취득한 행동과 뇌 영상 데이터를 바탕으로 문제 해결 과정을 설명할 수 있는 수학적 모델을 찾기 위해 100가지가 넘는 종류의 메타 강화학습 알고리즘을 학습하고 비교 분석했다. 이 과정은 모델 기반 뇌 이미징 분석이라 불리는 기법이다.
연구팀은 더 엄밀한 검증을 위해 ‘정밀 행동 프로파일링’이라는 분석 방법을 적용했다. 이 방법을 이용하면 겉으로 보이는 행동이 인간과 유사할 뿐만 아니라, 실제로 인간과 같은 원리로 문제를 해결하는 모델을 도출할 수 있다.
그 결과로 문제의 불확실성 및 복잡도와 변화하는 상황에서 인간의 학습과 추론 과정을 모사하는 메타 강화학습 모델을 구현했고, 이 모델의 정보처리 과정이 전두엽의 한 부위인 복외측전전두피질의 신경 활성 패턴으로 설명된다는 것을 발견했다.
1 저자인 김동재 박사과정은 “다양한 가설을 엄밀히 검증하는 과정에 많은 시간이 소요됐지만 정밀 행동 프로파일링 방법론을 통해 실제 인간의 행동 원리를 재현하는 모델을 찾아냄으로써 추후 인공지능으로의 이식에도 큰 도움이 될 것이다”라고 말했다.
이상완 교수는 “기존 연구방식은 하나의 퍼즐 조각을 떼어서 다른 퍼즐의 빈자리를 메꾸는 것이라면, 이번 연구는 퍼즐을 푸는 원리를 배워 다른 퍼즐 맞추기에 적용하는 것에 비유할 수 있다”라며 “인간만이 가진 지능의 핵심 요소들을 인공지능 알고리즘으로 이식하는 기술은 이제 첫걸음을 떼었다고 생각한다. 이 기술이 완성되면 궁극적으로는 지능을 공학적으로 분해하고 과학적으로 이해할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.
연구팀은 최근 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 설립한 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터에서 이러한 기반 기술을 활용해 인간 지능을 모사한 차세대 인공지능 모델을 개발하고, 아울러 딥마인드, MIT, IBM AI 연구소, 케임브리지 대학 등 해외 관련 연구 기관과의 국제 공동연구를 통해 기술의 파급력을 높여나갈 계획이라고 말했다.
이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원 및 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 메타 강화학습 모델과 각 단계의 정보처리 과정에 관여하는 뇌 영역
KAIST 나노융합연구소(연구소장:정희태 교수)는 26일 중부권 내 빅데이터 개발 연구중심의 기업인 아이티존(김경일 대표)과 나노융합빅데이터 수집 분석과 관련해 연구협력 및 전문 인력교류 관계를 구축하기 위하여 업무협약을 체결했다. 특히 협약서에는 빅데이터 분야에서 다양한 공동 연구와 세미나 등을 수행하며, 나노융합 빅데이터 연구의 중추적인 역할을 수행하기 위하여 상호지원 및 협력할 범위를 지속적으로 확대 운영하기로 하였다. 아이티존은 대전에서 20년간 빅데이터 등을 수집 분석하는 전문 벤쳐 기업으로사이버 공격은 범죄의 성격을 뛰어넘어 국가연구개발성과물에 막대한 손해를 끼치는 중대범죄로서 이에 대한 대비책 등에 관해 다양한 의견을 교환했다. 한편 KAIST 나노융합연구소는 인류가 직면하고 있는 전 세계적 관심사인 기후‧환경변화 문제 해결을 위해서 온실가스 감축, 지속가능한 새로운 高에너지원 개발 및 물, 화학, 생명, 데이터분석, 미세먼지 등의 기술의 고도화를 집
2022-04-27우리 대학이 한국뇌연구원(서판길 원장)과 18일(월) ‘혁신적 뇌연구를 위한 업무협약’을 체결했다. 이번 협약은 KAIST 신경과학-인공지능 융합연구센터(센터장 이상완 교수)와 한국뇌연구원 윤종혁 그룹장(퇴행성뇌질환 연구그룹)이 협력하며 성사됐다. 양 기관은 유기적인 업무협력 체계를 구축함과 더불어 공동연구 협력 및 인재 양성을 통한 뇌연구 분야 역량 강화를 위해 한 뜻을 모았다. 이번 협약을 통해 양 기관은 혁신적 뇌연구(뇌공학, 뇌질환, 뇌영상, 데이터과학 등)와 관련 주제를 함께 발굴하여 연구하고, 최신 뇌연구 인프라를 공동 활용할 예정이다. 또한 전문인력을 교류하고 양성하는 등 다각적인 노력을 해 나갈 것을 약속했다. 18일(월) 오후 5시 우리 대학 본원 제1회의실에서 개최되는 협약식에는 이광형 KAIST 총장, 이상완 신경과학-인공지능 융합 연구센터장, 정용 헬스사이언스 연구소장, 김재경 수리과학과/IBS 수리및계산과학연구단 교수등 KAIST
2022-04-18우리 대학 나노융합연구소(연구소장 정희태)는 4월 5일 본원에서 제 12회 ‘KINC 융합연구상’ 시상식을 개최했다. ‘KINC 융합연구상’은 전년도 융합연구 실적을 기준으로 우수한 연구자를 포상해 융합연구 분위기를 장려하고 연구 의욕을 고취하기 위해 제정됐다. 이 상은 포상을 통해 융합연구에 대한 적극적인 참여 동기를 부여하기 위하여 2011년 만들어졌으며, 연구 내용의 질적 수준과 연구팀의 융합성이 가장 우수한 공동 연구팀에게 주어지는 ‘최우수 융합논문’ 부문과 다양한 연구진과 공동 연구한 융합논문 실적수가 가장 많은 연구자를 선발하는 ‘최다수 융합논문’ 부문으로 나눠 시상하고 있다. 올해에는 ‘최우수 융합논문’ 부문의 수상자로 신소재공학과 강기범, 이건재 교수, 물리학과 조용훈 교수, 전기및전자공학부 장민석 교수 공동 연구팀이 선정되었으며, ‘최
2022-04-05우리 대학 물리학과 박용근 석좌교수 연구팀이 형광 염색 없이 세포의 분자 정보를 볼 수 있는 인공지능 현미경 기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 광학 현미경은 수백 년 전부터 현재에 이르기까지 생물학 및 의학에서 가장 중요하게 쓰이는 기술 중 하나로, 이미지 형성 원리에 따라 여러 형태로 발전해왔다. 최근 수십 년간 분자생물학이 눈부시게 발전하면서 세포 내의 특정 구조를 형광(fluorescence) 으로 표지하는 것이 가능해졌고, 이처럼 높은 생화학적 특이성(biochemical specificity) 덕분에 형광 현미경은 현재 가장 폭넓게 쓰이는 광학 현미경 기술이 됐다. 그러나 형광 현미경은 형광 표지 자체가 세포를 변형하는 것이기 때문에 세포에 부담을 주게 되고, 밝기와 세포독성, 안정성 문제 때문에 초고속 또는 장기간 측정이 힘들며, 제한된 색깔로 인해 다양한 구조를 동시에 보는 것이 어려운 근본적인 한계가 있다. 이와는 대조적으로, 각 물질과 빛의 상호작용을
2021-12-20우리 대학 나노융합연구소(연구소장 : 정희태)는 LX하우시스(구. LG하우시스)와 공동 주관으로 7월 2일 본교에서 제 1회 ‘Green Hydrogen Technology Symposium’ 행사를 개최했다. 최근 폭설, 폭염, 산불, 태풍 등의 이상기후의 현상은 우리 주위에서 쉽게 자주 찾아볼 수 있는 일이 되었으며, 이에 국제사회는 온실가스에 의한 기후변화 문제의 심각성을 인식하고 이를 해결하기 위하여 유럽을 중심으로 탄소 감축 노력을 강화하는 추세가 이어지고 있다. 우리나라도 2020년 다양한 사회적 논의를 바탕으로 「2050 탄소 중립화」를 선언하였고, 이에 대한 종합적인 전략 및 5대 기본방향을 발표했다. ※ 5대 기본 방향: 1) 깨끗하게 생산된 전기·수소의 활용 확대, 2) 에너지 효율의 혁신적인 향상, 3) 탄소 제거 등 미래기술의 상용화, 4) 순환경제 확대로 산업의 지속 가능성 제고, 5) 탄소 흡수 수단 강화 -
2021-07-02