뇌 오가노이드 세 개가 점자 글자를 83% 정확도로 분류했다

인간 줄기세포에서 만든 뇌 오가노이드(organ oid)가 점자 글자에 해당하는 전기 자극을 분류하는 실험에서, 오가노이드 세 개를 함께 사용했을 때 정확도 83%를 기록했다. 단일 오가노이드의 정확도는 약 61%였으며, 연구진은 이 실험이 오가노이드가 점자를 학습했다는 뜻은 아니라고 밝혔다.

브리스톨 대학교 박사과정생이자 연구를 이끈 톈이 류(Tianyi Liu)와 연구진은 점자 26개 글자를 촉각 센서로 스캔한 뒤, 글자별 데이터를 전기 자극 패턴으로 바꿔 오가노이드에 전달했다. 크기가 1밀리미터보다 작은 오가노이드는 생존을 유지하는 배열 장치 위에 놓였다. 연구 결과는 Frontiers in Artificial Intelligence에 발표된 연구에 담겼다.

이번 연구는 오가노이드를 생물학적 컴퓨팅 재료로 활용하려는 오가노이드 지능 분야에 속한다. 앞선 연구에서는 오가노이드가 일본어 모음을 알아보거나 고전 게임 Pong을 하는 실험이 진행됐다(일본어 모음 인식 연구, Pong 실험). 류와 연구진은 로봇의 촉각 정보를 오가노이드가 처리할 수 있는지 살펴보기 위해 점자 분류 과제를 택했다.

류는 연구 목적이 오가노이드가 사람처럼 점자를 읽거나 점자를 이해할 만큼 지능이 있다는 것을 입증하는 데 있지 않았다고 설명했다. 연구진은 입력된 전기 자극에 오가노이드가 글자별로 구분 가능한 반응을 보이는지 확인하려 했다. 류는 오가노이드 세 개의 정확도가 더 높아진 이유는 아직 알 수 없으며, 각각이 같은 자극에 비슷하지만 서로 다른 방식으로 반응했을 가능성을 가설로 제시했다.

다만 이번 실험은 오가노이드가 초기 입력만 받고 과제 수행 결과에 대한 새 피드백은 받지 않는 개방형 구조였다. 따라서 오가노이드가 점자를 학습했거나 영구적으로 바뀌었다는 점은 입증하지 못했으며, 전기 자극을 받은 뒤 글자를 분류할 수 있다는 결과만 보여준다. 류는 향후 오가노이드의 신경 활동을 로봇의 인식·의사결정·제어에 반영하고, 로봇이 환경과 상호작용한 결과를 다시 오가노이드에 전달하는 폐쇄형 시스템을 만들면 새로운 과제에 적응하는지 살펴볼 수 있다고 말했다.

오가노이드 컴퓨팅에는 재현성·신뢰성·확장성 문제가 남아 있다. 오가노이드는 표준화하기 어려워 자연적인 차이가 결과 해석을 복잡하게 만들 수 있고, 전자 장치보다 관리하기 까다로운 배양 환경에서 살아 있어야 한다고 류는 지적했다.