
Meta, 생각을 키 입력으로 변환할 수 있는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 버전 2 공개 — 비침습적 뇌자도(MEG) 스캐너로 뇌 활동 변화
요약
Meta가 비침습적 뇌자도(MEG) 스캐너를 활용해 뇌 활동을 키 입력으로 변환하는 Brain2Qwerty 버전 2를 공개했습니다. 이전 버전 대비 데이터 학습량을 10배 늘려 평균 정확도를 61%까지 끌어올리며 기술적 진보를 보여주었습니다.
핵심 포인트
- 비침습적 MEG 스캐너를 사용하여 수술 없이 뇌 신호 감지
- 데이터 학습량 확대로 평균 정확도 40%에서 61%로 향상
- 거대한 MEG 장비 크기 축소 및 임상 적용이 향후 과제
- 신경보철학 분야의 발전을 통한 환자 삶의 질 개선 기대
Elon Musk의 Neuralink를 비롯한 여러 스타트업은 수년 동안 뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCIs)를 실험해 왔으며, 이를 통해 운동 능력을 상실한 환자들이 오직 마음만으로 컴퓨터를 제어할 수 있도록 돕고 있습니다. 하지만 이러한 방식의 대부분은 뇌 신호를 감지하는 데 필요한 센서를 설치하기 위해 침습적 (invasive) 수술을 필요로 합니다. Meta는 자사의 Brain2Qwerty 비침습적 BCI를 통해 이를 변화시키기 위해 노력하고 있습니다. 이 시스템은 이식물에 의존하는 대신, 비침습적 뇌자도 (magnetoencephalography, MEG) 스캐너를 사용하여 뇌 활동으로 인한 뇌 자기장의 미세한 변화를 읽어낸 다음, 이를 가상 키보드의 키 입력과 상관관계화합니다.
이번 최신 출시는 사실 비침습적 BCI의 두 번째 버전으로, 첫 번째 버전은 개념 증명 (proof of concept)을 위해 작년에 공개되었습니다. 이 두 번째 버전은 각 피험자에 대해 10배 더 많은 데이터로 학습된 후 정확도가 크게 향상되었습니다. 회사 측은 현재 평균 정확도가 61%에 달하며, 가장 성적이 좋은 참가자는 최대 78%의 단어 정확도를 기록할 수 있다고 밝혔습니다. 이에 비해 이전 버전은 평균 정확도가 40%에 불과했으며, 최고 사용자의 정확도는 48%에 그쳤습니다.
이것이 큰 개선처럼 들릴 수 있지만, Meta는 이것이 아직 임상 시험을 수행하기에는 충분하지 않다는 점을 인정합니다. 61%의 평균 정확도는 여전히 복불복처럼 느껴질 수 있으며 일상적인 대화에서 사용하기에는 어려움이 있을 것입니다. 그럼에도 불구하고 회사는 시스템 학습을 위해 더 많은 데이터를 사용할 계획이며, 현재까지 지속적으로 더 나은 결과를 얻고 있다고 말합니다. 직면한 또 다른 문제는 MEG 센서의 크기입니다. 현재의 MEG 기술은 사용자나 사용자가 앉아 있는 의자보다 더 큰 거대한 하드웨어를 필요로 합니다. 하지만 MEG 센서 분야에서 유망한 발전이 이루어지고 있으며, 이는 임상 환경에서 사용하기 더 용이한 더 작은 장치로 이어질 수 있습니다.
Meta의 비침습적 BCI는 Neuralink와 같은 뇌 수술을 필요로 하는 다른 솔루션에 대한 대안이지만, 아직 환자가 웹캠을 제어하거나 World of Warcraft를 플레이할 수 있는 수준과는 거리가 있습니다. 하지만 이는 신경보철학(neuroprosthetics) 분야에서 중요한 발전이며, 궁극적으로 환자들이 삶의 질을 회복하거나 개선하는 데 사용할 수 있는 의료 기기로 이어질 수 있습니다. Meta만이 주요 수술이 필요 없는 BCI를 연구하는 기업은 아닙니다. Georgia Tech 팀도 두피 아래에 쉽게 삽입할 수 있는 [초소형 BCI]를 개발했으며, Valve 창립자이자 [슈퍼요트 애호가인 Gabe Newell] 역시 배터리가 필요 없는 [BCI]를 만들겠다는 목표로 스타트업을 설립했습니다.
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