DGIST(대구경북과학기술원·총장 이건우)가 딥러닝 기반 뇌 신호 분석의 최대 걸림돌로 지적돼 온 ‘라벨 데이터 부족’ 문제를 해결한 인공지능(AI) 파운데이션 모델을 개발하는 데 성공했다.DGIST는 26일 안진웅 지능형로봇연구부 교수 연구팀이 뇌 신호를 스스로 학습하는 자가 학습 AI 모델을 구축해 극소량의 라벨만으로도 높은 정확도의 뇌파 분석이 가능해졌다고 밝혔다.
이번 연구는 안진웅 교수(융합전공·지능형로봇연구부 책임연구원)와 정의진 박사후연수연구원(로봇및기계전자공학연구소·바이오체화형피지컬AI연구단)이 공동 수행했다.
핵심 성과는 뇌파(EEG)와 기능적 뇌혈류(fNIRS) 신호를 동시에 이해하고 분석하는 ‘파-기능뇌혈류 멀티모달 파운데이션 모델’을 세계 최초로 개발한 것이다. 멀티모달은 텍스트 이미지 음성 영상 등 서로 다른 형식의 데이터를 통합 처리하는 기술을 말한다.연구팀은 918명으로부터 약 1250시간 분량의 초대형 뇌 신호 데이터를 수집해 라벨 없이 비지도 학습 방식으로 모델을 훈련시켰다. 그동안 EEG와 fNIRS를 동시 측정한 데이터 확보가 사실상 불가능해 멀티모달 AI 개발에 큰 제약이 있었다. 이번 연구 모델은 동시 계측 데이터 없이도 학습이 가능하도록 설계됐다는 게 차별점이다.
안 교수는 “뇌창발인공지능, 뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI) 등 뇌공학 기술 발전의 중요한 전환점이 될 것”이라고 기대감을 나타냈다.
대구=오경묵 기자 okmook@hankyung.com
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