호주 시드니공과대(University of Technology Sydney·UTS) 연구팀이 생각을 문자로 변환해주는 휴대용 비침습 시스템을 개발했다고 12일(현지 시각) 밝혔다. 이 시스템은 UTS 산하 ‘그래핀X-UTS 인간 중심 인공지능 센터’ 연구팀이 개발했다.

이 기술은 뇌졸중, 신체 마비 등 질병이나 부상으로 인해 말을 할 수 없는 사람들의 의사소통을 도와줄 수 있다. 또한 바이오닉 팔이나 로봇의 작동 등 인간과 기계 사이의 끊김없는 의사소통을 가능하게 한다.

이번 연구는 이달 12일(현지 시각) 뉴올리언스에서 열린 인공지능과 머신러닝에 관한 학술행사인 ’NeurIPS 컨퍼런스‘에서 발표돼 '주목할만한 논문'에 선정됐다.

이번 연구에서 참가자들은 두피를 통해 전기적인 뇌 활동을 기록하는 모자를 쓴 채로 문장을 마음 속으로 읽었다. 참가자들의 뇌전도(EEG)의 파형은 인간의 뇌로부터 특정한 특징들과 패턴들을 포착하는 별개의 단위들로 분할된다. 이는 ’디웨이브(Dewave)’라고 불리는 인공지능 모델에 의해 수행된다. 디웨이브는 많은 양의 EEG 데이터를 학습함으로써 EEG 신호를 단어들과 문장들로 변환할 수 있다.

‘그래핀X-UTS 인간 중심 인공지능 센터’ 소장인 친텅 린 교수는 “이 연구는 원시 EEG 파동을 직접 언어로 번역하는 선구적인 노력으로, 중요한 돌파구를 마련했다"고 말했다. 또한 "뇌-문자 번역 과정에 이산 인코딩 기술을 통합한 것은 처음 이뤄진 것으로 신경 해독에 대한 혁신적인 접근법이다. 대형 언어 모델과의 통합은 신경과학과 인공지능의 새로운 지평을 열었다“고 평가했다.

뇌 신호를 언어로 변환하는 이전의 기술들은 엘론 머스크의 뉴럴링크처럼 뇌에 전극을 이식하는 수술이나 MRI 기계에 스캔하는 작업이 필요하다. 하지만 비용이 많이 들고 일상 생활에서 사용하기 어렵다. 이러한 방법들은 또한 눈 추적(eye-tracking) 같은 추가적인 기술의 도움 없이는 뇌 신호를 단어 수준의 부분으로 변환하는 데 어려움이 있다. 연구팀은 새로 개발한 기술은 눈 추적 기술을 사용할 수도 있으며, 사용하지 않을 수도 있다고 설명했다.

연구팀은 29명의 참가자를 대상으로 연구 성과를 테스트함으로써, 이전의 디코딩 기술보다 강건하고 적응력이 뛰어난 결과를 얻었다고 밝혔다. 뇌파 번역의 관점에서 이전의 벤치마킹 테스트를 능가하는 성능을 확인했다는 설명이다.