카네기멜론 대학이 미네소타 대학과 협력해 비침습적 로봇 장치 제어 분야에서 획기적인 발전을 이루었다고 공식 발표했다. 이 대학 연구자들은 비침습성 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 사용해 컴퓨터 커서를 지속적으로 추적할 수 있는 능력을 보여주는 성공적인 마인드 컨트롤 로봇 팔을 처음으로 개발했다.

생각만으로 로봇 기기를 비침습적으로 제어할 수 있으면 마비 환자나 운동 장애를 가진 사람들의 삶에 도움이 되는 광범위한 응용 분야를 발굴할 수 있다.

BCI는 뇌 임플란트에서 감지된 신호만 사용하여 로봇 장치를 제어하는 데 좋은 성능을 발휘하는 것으로 확인된다. 로봇 기기를 고도로 정밀하게 제어할 수 있을 때는 다양한 일상 업무를 수행하는 데 활용할 수 있다. 그러나 이제까지 로봇 팔을 지속적으로 제어하는 데 성공한 BCI는 침습성 뇌 이식물을 사용해 왔다. 이러한 임플란트에는 피험자에 대한 비용과 잠재적 위험은 말할 것도 없고 올바르게 설치 및 작동하기 위해서는 상당한 의학적, 외과적 전문 지식이 필요하다. 이로 인해 침습 방법은 단지 몇 가지 임상 사례에만 국한되었다.

BCI 연구에서 가장 큰 과제는 마비된 환자들이 자신의 ‘생각’을 사용하여 주변 환경을 통제하거나 로봇 팔다리를 제어할 수 있도록 하는 방식이다. 덜 침습적이거나 완전히 비침습적인 기술을 개발하는 것이 핵심이었다. 그러한 비침습적인 BCI 기술이 성공적이라면 수많은 환자들에게 그리고 심지어는 잠재적으로 일반인들에게도 필요성이 높을 수 있다.

그러나 뇌 임플란트 대신 비침습성 외부감지를 사용하는 BCI는 ‘지저분한’ 신호까지 수신해 의도의 정확도를 낮추고 제어의 정밀도를 떨어뜨린다. 즉 로봇 팔을 제어하기 위해 뇌만을 사용하는 비침습성 BCI는 장점에도 불구하고 이식된 장치를 사용하는 것보다 성능이 떨어진다. 그럼에도 불구하고 BCI 연구원들은 매일 어디서나 환자들을 도울 수 있는 덜 혹은 비침습적인 기술을 지속적으로 모색해왔다.

카네기멜론 대학의 생물의공학 교수인 빈 헤(Bin He)는 한 번에 하나의 핵심적 발견이라는 목표를 달성하고 있다.

그는 "뇌 임플란트를 이용해 마인드 컨트롤 로봇 제어에 큰 진전이 있었는데 이는 매우 훌륭한 과학”이라고 높이 평가하면서도 “하지만 비침습적인 것이 궁극적인 목표가 돼야 한다. 신경 디코딩의 진보와 비침습적 로봇 팔 제어의 실용성은 비침습적 뉴로보틱스의 궁극적 발달에 큰 영향을 미칠 것이다”고 강조했다.

뇌 임플란트 없이도 우수한 BCI

카네기멜론대 연구팀은 새로운 감지 기술 및 머신러닝 기술을 사용해 뇌 속 깊은 곳에 있는 신호에 접근할 수 있었고 로봇 팔을 고해상도로 조종할 수 있었다. 비침습적 신경 이미징과 새로운 연속 추적 패러다임을 통해 시끄러운 EEG 신호를 극복하고 EEG 기반 신경 디코딩 기능을 크게 향상시킴으로써 실시간 연속 2D 로봇 장치 제어를 용이하게 했다는 것이다.

처음으로 비침습성 BCI를 사용하여 컴퓨터 화면에서 커서를 추적하는 로봇 팔을 제어했으며 로봇 팔이 현재 커서를 계속 따라갈 수 있다는 것을 인간 실험에서 보여주었다. 인간이 비침습적으로 제어하는 로봇 팔은 부드럽고 연속적인 경로로 커서를 따라간다. 이전의 로봇 팔이 두뇌의 명령을 따라잡으려는 것처럼 덜컥대고 산만한 동작으로 움직이는 커서를 따라간 것과는 대조적이다.

'사이언스 로보틱스'에 발표된 논문에서 연구팀은 EEG 소스 이미징을 통한 비침습적 신경 데이터의 공간적 해상도와 사용자 참여와 훈련을 증가시킴으로써 BCI의 ‘두뇌’ 및 ‘컴퓨터’ 구성요소를 처리하고 개선하는 새로운 프레임워크를 구축했다.

"비침습성 신경 이미징은 로봇 장치 제어를 위한 지속적인 신경 추적을 강화한다"라는 제목의 논문은 이 문제를 해결하기 위한 팀의 독특한 접근법이 기존 중앙 아웃 작업에 대해 BCI 학습을 거의 60% 향상시켰을 뿐만 아니라 컴퓨터 커서의 연속 추적도 500% 이상 향상시켰다는 것을 보여준다.

또한 사람들이 주변 환경과 상호작용하고 통제할 수 있는 장치의 안전하고 비침습적인 ‘마인드 컨트롤’을 제공함으로써 다양한 사람들을 도울 수 있는 잠재적 애플리케이션 가능성을 높인다. 지금까지 이 기술은 가상 장치 제어 및 지속적인 추적을 위한 로봇 팔 제어를 포함해 68명의 신체 피험자(각 피험자당 최대 10회의 세션)에서 테스트되었다. 기술은 환자에게 직접 적용되며 연구팀은 가까운 시일 내에 임상시험을 실시할 계획이다.

빈 헤는 "비침습적 신호를 사용하는 기술적 어려움에도 불구하고 우리는 이 안전하고 경제적인 기술 혜택을 받을 수 있는 사람들에게 제공하기 위해 최선을 다하고 있다”며 “이 연구는 비침습적인 BCI의 중요한 단계를 나타내는데 언젠가는 스마트폰과 같이 모든 사람에게 도움이 되는 보편적인 보조 기술이 될 수 있다”고 말했다.

이 연구는 미국 국립보완통합보건센터, 국립신경장애뇌졸중연구소, 국립바이오메디컬영상및바이오엔지니어링연구소, 국립정신보건연구소에서 부분적으로 지원하고 있다.