구글 "인류에 기여하는 뇌 과학에 관심 많다"

구글은 검색이나 인공지능(AI) 등 컴퓨터 공학과 관련된 연구만 하는 기업이 아니다. 의학, 뇌과학 뿐 아니라 천체과학 같은 순수 과학에도 관심이 많다.

뇌과학의 한 분야인 연결체학을 연구하는 구글 연구소의 과학자 바이렌 자인은 최근 연구 성과를 공개한 자리에서 “구글은 인류의 다양한 영역에서 일어나는 어떤 일에든 관심이 있다”며 “연결체학에 구글의 컴퓨터 과학 관련 기술을 접목시킬 수 있을 것이라 생각했다”고 밝혔다.

바이렌 자인 연구원은 28일 구글코리아 회의실에 모인 기자들을 대상으로 구글의 최신 연결체학 연구 성과를 화상회의를 통해 공개했다.

■구글 연구소, 뇌 신경 이미지화 연구에서 성과 거둬

연결체학이란 인간의 뇌를 이루고 있는 신경계에 대한 학문으로, 무수한 신경망 지도를 그린다는 과제를 추구하고 있다. 뇌지도는 ‘커넥톰(Connectome)'으로 불린다. 하지만 커넥톰 제작시 나노미터 단위 입체 신경망을 이미지화 하는 작업은 쉽지 않다.

이에 구글은 ’플러드 필링 네트워크(Flood-filling Network)'라는 기법에 순환신경망(RNN) 기술을 접목시켜 신경을 입체적으로 시각화하는 연구를 막스 플랑크 신경생물학연구소 연구진과 공동으로 진행했다. 특히 이번 연구에서 사용된 순환신경망 기술은 기존 딥러닝 기술보다 10배 높은 정확도로 연결체 데이터 해석이 가능했다.

앞서 2015년 구글은 순환신경망을 기반으로 물체의 단면을 면면이 이어 붙여 입체적 이미지를 구현하는 기술에 대해 연구한 바 있다.

플러드 필링 네트워크 기법과 순환신경망 기술을 이용해 뉴런을 이미지화 한 그림

바이렌 연구원은 “신경세포 하나를 추적하는 것을 사람이 하면 40~50시간이 소요되고, 비용도 과도하게 들어 컴퓨터 자동화는 필수적”이라며 “초파리만 해도 뇌는 수십만 개의 뉴런(신경세포 단위)으로 돼 있다”고 설명했다.

1입망밀리미터의 뇌 조직에 대한 이미지는 1천테라바이트 이상의 용량을 차지한다. 생쥐의 뇌 전체를 이미지화 하면 100페타바이트, 인간 뇌 전체를 이미지화하면 100엑사바이트짜리의 이미지가 필요하다.

바이렌 연구원은 최근 상당한 연구의 진전으로 뉴런 추적 및 이미지화 능력도 개선됐다고 밝혔다. 뉴런 추적 능력에 대해 측정하는 단위는 길이를 기준으로 한다. 얼마나 긴 길이의 뉴런을 추적하는 동안 오류를 내지 않았는지를 비교하기 위한 단위다.

바이렌 연구원은 “2년 전 상당한 혁신으로 3D 세분화 세그멘테이션 기술을 이용할 수 있게 됐는데, 실행길이 단위가 조만간 10mm에 근접할 것으로 생각한다”고 설명했다.

아울러 구글은 연결체학과 관련한 기술을 위한 소프트웨어도 개발했다. 구글은 플러드 필링 네트워크 접근방식에 사용한 '텐서플로 코드'를 오픈소스로 공개했으며, '3D 데이터셋용 WebGL 시각화' 소프트웨어도 공개했다.

■구글, 인류에 공헌하는 순수 과학에 관심 많아

그런데 구글은 왜 뇌 과학에 관심이 있을까. 이에 바이런 연구원은 구글은 4년 전부터 커넥톰을 제작하는 연결체학에 관심을 가지고 연구를 시작했으며, 순수 과학 연구에 기여하고자 했다고 설명했다.

바이렌 연구원은 “진보된 컴퓨터 공학 영역에 기여할 수 있을 만한 부분에 구글은 관심이 있었던 것이고, 그중 (뇌 지도를 만드는) 연결체학에 기여할 수 있을 것이라 생각했다”며 “뇌지도를 만드는 데 있어 병목 구간이 컴퓨터 과학 부분인데, 이 문제를 해결해보고자 하는 게 출발점이었다”고 밝혔다.

이어 “연구 끝에 신경계와 관련한 상세한 정보들도 얻게 됐는데, 어쩌면 이게 (구글이 관심 있는) 인공지능과 머신러닝에 대한 나름의 정보로도 사용될 수 있다고는 생각한다”면서도 “하지만 이 연결체학이 새로운 인공지능과 머신러닝 기술을 개발하는데 기여할 수 있을지는 확실치 않다”고 덧붙였다.