AI로 구현된 뇌-컴퓨터 인터페이스, 로봇 팔 제어 성공
캘리포니아대학교 샌프란시스코(UCSF) 연구팀은 AI를 활용한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 통해 사지가 마비된 참가자가 로봇 팔을 7개월간 자발적으로 제어한 사례를 보고했다. 이 장치는 테트라플리지아(사지 마비)를 겪는 참여자들이 로봇의 팔과 손을 사용하여 물건을 잡는 등 일상적인 동작을 가능하게 했다.
일관된 움직임과 적응 능력을 결합한 연구
테트라플리지아는 척추의 경추 부위 손상으로 인해 네 팔과 다리의 감각 및 기능이 손실되는 상태를 말한다. 연구팀은 뇌의 안정성과 적응성이 이 기술의 성공을 뒷받침한다고 설명했다. 특히 일상적인 움직임과 새로운 환경에 적응하는 능력 간 균형을 연구하며, 사용자가 상상한 단순한 동작에 기반한 뇌 활동 패턴이 시간이 지나도 변함없이 유지되는 것을 발견했다.
보다 명확해진 뇌의 움직임 표현 패턴
BCI 기기를 사용하면서 연구자들은 뇌의 움직임 패턴이 전반적으로 구조를 유지하는 동시에 일부 동작의 표현이 더욱 명확해지는 현상을 확인했다. 특히 참가자의 뇌 내에서 확인된 '메타 표현 구조(meta-representational structure)'는 장기간 로봇 팔과 손을 제어하는 데 핵심적인 역할을 했다. 참가자는 AI나 자동화의 추가 도움 없이 로봇 장치를 스스로 통제할 수 있었다.
신경보철 기기의 장기 사용 가능성 제시
이 연구는 신경보철 기기가 안정적인 움직임 패턴을 유지하면서 장기적으로 활용될 가능성을 보여줬다. 다만, 연구팀은 임상적으로 BCI를 활용하는 데 있어 안정성과 재조정 시간을 어떻게 효율적으로 관리하느냐가 주요 과제가 될 것이라고 지적했다.
향후 연구 과제와 산업 확장 가능성
한계점으로는 ECoG 그리드의 위치나 참가자 그룹에 따라 결과가 달라질 가능성, 복잡한 제어 과제를 처리할 수 있는 명령어 수의 한계 등이 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 BCI 시스템의 장기 적응성을 비교하는 추가 연구가 필요하다.
한편, Neuralink 같은 기업들도 BCI 기술 연구에 힘쓰고 있다. Neuralink는 무선 BCI를 통해 로봇 팔을 제어하는 실험적 연구에 대한 승인도 받은 상태다.
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