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Programming/AI&ML

[동향] 인간 뇌세포 기반 생물학적 컴퓨터 연구

by BitSense 2025. 3. 7.

오늘 지인으로 부터 한 사이트의 링크를 받았습니다.

 

세계 최초 인간 뇌 세포 기반 "생물학적 컴퓨터" 상용화 | GeekNews

Cortical Labs의 CL1, 생물학적 AI 시대 개막호주 Cortical Labs가 인간 뇌 세포와 실리콘 하드웨어를 결합한 세계 최초 "생물학적 컴퓨터(CL1)" 를 공식 출시.기존 AI보다 더 역동적, 지속 가능하며 에너지

news.hada.io

뇌세포를 이용한 생물학적 컴퓨터? 누군가는 머리에 구멍을 뚫어 장비를 심는다는데, 이건 또 먼가 싶은 마음에 무슨 내용인지 알아보았습니다.

연구의 배경과 목적

현대의 전자식 컴퓨터와 인공지능 기술은 급격한 발전을 이루었지만, 물리적 한계에 가까워지고 있습니다. 초고속 연산을 위해 막대한 전력을 소모해야 하는 등의 문제가 대두되며 더 이상 기존 방식만으로는 성능 향상이 어렵다는 지적이 있습니다. 반면 인간의 뇌는 병렬 분산 처리와 뛰어난 에너지 효율을 지니고 있어, 복잡한 인지 작업에서도 여전히 컴퓨터를 능가하는 면모를 보입니다. 예를 들어, 인간 뇌는 개와 고양이를 구분하는 등의 복잡한 판단을 매우 적은 에너지로 수행하는데, 2022년 세계 최고 성능의 슈퍼컴퓨터(프론티어)는 처음으로 인간 뇌의 계산 능력을 넘겼으나 에너지는 100만 배나 더 소비했습니다. 이러한 현실은 생물학적 컴퓨터에 대한 관심으로 이어졌습니다. 즉, 인간 뇌세포를 컴퓨팅에 활용하여 현재 기술의 한계를 돌파하고자 하는 것입니다.

 

Could future computers run on human brain cells?

Hopkins researchers tout the promise of 'organoid intelligence,' which could one-day yield computers that are faster, more efficient, and more powerful than silicon-based computing and AI

hub.jhu.edu

 

또한 신경과학 연구 측면에서도 인간 뇌세포를 활용한 시스템의 필요성이 제기됩니다. 지금까지 뇌 연구에서 가장 이상적인 모델은 인간의 살아있는 뇌이지만, 이에 직접 실험하는 것은 윤리적으로 불가능하므로 주로 동물이나 컴퓨터 모형에 의존해 왔습니다. 인간 뇌세포 기반 모델이 있다면 인간 뇌와 유사한 환경에서 실험을 수행할 수 있어, 신경질환 연구나 약물 시험 등에 새로운 돌파구를 마련할 수 있습니다. 요컨대 인간 뉴런을 활용한 생물학적 컴퓨터는 초저전력 고성능 컴퓨팅을 실현함과 동시에, 두뇌 연구에 혁신적인 도구를 제공하려는 목적에서 등장했습니다.

 

DishBrain: Are pong-playing neurons the future of AI? - Microscopy Australia

Start-up Cortical Labs has demonstrated that neurons in a dish can learn to play the video game pong, showing potential for synthetic biological intelligence, a powerful alternative to AI. Challenge Researchers working in neuroscience face a common challen

micro.org.au

 

 

주요 기술과 개발 과정

인간 뇌세포 배양 기술의 발전이 이러한 생물학적 컴퓨터의 기반이 됩니다. 성체 피부세포 등을 유도만능줄기세포(iPS)로 되돌린 후 신경세포로 분화시키거나, 배아 줄기세포로부터 뇌세포를 얻어낼 수 있습니다. 이렇게 얻은 세포를 영양분이 담긴 배지에서 키우면 뉴런들이 자발적으로 서로 연결되어 작은 뇌 오가노이드를 형성합니다. 예를 들어 존스 홉킨스 대학의 Thomas Hartung 교수 팀은 2012년부터 피부세포 유래 줄기세포로 지름 수 mm 크기의 미니 뇌(organoid)를 배양해왔는데, 각 오가노이드에는 약 5만 개의 뉴런이 포함되어 있습니다. 이러한 기술을 통해 실험실에서 인간 신경망을 만들 수 있는 토대가 마련되었습니다.

인터페이스 기술 역시 핵심적입니다. 살아있는 뉴런을 컴퓨터 시스템과 연결하기 위해 주로 고밀도 다전자(多電極) 어레이 칩이 활용됩니다. 배양된 뉴런을 전극이 촘촘히 박힌 기판 위에 배치하면, 뉴런들이 전극 주위로 정착하여 네트워크를 이루게 됩니다. 이때 전극 어레이는 양방향 소통을 담당하는데, 컴퓨터가 전극을 통해 뉴런에 전기 자극 신호를 보내 정보를 입력하고 뉴런들의 활성 신호를 다시 읽어들이는 식입니다. 뉴런-칩 인터페이스에는 미세유체 시스템을 결합해 영양 공급, 폐기물 여과, 가스 교환, 온도 유지 등의 생명 지원 장치를 구성하여 뉴런들이 안정적으로 생존하도록 합니다. 이러한 하드웨어를 통해 생체 신경망과 디지털 컴퓨터 간에 실시간 상호작용이 가능해집니다.

인간 뇌세포(회색)가 전기적 다전자 어레이 칩(적색) 표면에 부착되어 신경망을 형성한 모습입니다. 뉴런들은 칩 표면에서 서로 연결되어 거미줄처럼 얽힌 시냅스망을 이루고 있으며, 전극을 통해 외부 신호를 받거나 자신들의 활동을 실시간으로 전달합니다. 이러한 뉴런-전자 접합부는 뇌세포를 일종의 프로세서처럼 활용할 수 있게 해주며, 뉴런들이 입력에 반응하여 전기 신호 패턴을 생성하면 이를 컴퓨터가 처리해 유의미한 출력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 뉴런들에게 게임 환경의 정보(공의 위치 등)를 전극 신호로 제공하고, 뉴런들의 반응을 다시 게임으로 피드백하는 식으로 학습 시스템을 구성할 수 있습니다. 이처럼 배양된 뉴런과 전자장치 간 인터페이스를 구축하고 제어하는 기술이 생물학적 컴퓨터 개발 과정의 핵심이라 할 수 있습니다.

 

기존 전자 컴퓨터와의 차이점

계산 방식부터 큰 차이가 나타납니다. 기존 전자 컴퓨터는 0과 1로 구성된 디지털 논리 게이트와 순차적 연산을 기반으로 합니다. 반면 생물학적 컴퓨터는 뉴런들의 연속적인 전기 활동과 가변적인 연결망을 이용하기 때문에, 정해진 회로 대신 유연하게 변화하는 구조에서 병렬적으로 연산이 이뤄집니다. 다시 말해, 전통적 프로세서가 고정된 하드웨어 회로에 따라 작동한다면, 뉴런 기반 프로세서는 스스로 회로를 재구성하고 적응하면서 정보를 처리합니다. 이러한 구조적 차이는 학습 능력의 측면에서 두드러지는데, 살아있는 뉴런들은 시냅스 강도를 변화시키고 새로운 연결을 형성함으로써 자기조직적 학습을 수행할 수 있습니다. 인간 뉴런을 칩에 접속한 실험에서, 뉴런들은 외부 자극에 따라 스스로 회로를 재배선하며 학습 행동을 보여주었는데, 이는 기존 인공지능의 강화학습 알고리즘과 비교해 훨씬 빠른 속도로 직관적인 학습과 추론을 해내는 잠재력을 시사합니다. 실제로 Cortical Labs사는 “배양한 인간 뉴런이 매우 적은 전력으로 더 빠르게 학습하고, 배운 내용을 효과적으로 일반화하며, 기존 인공지능보다 직관적이고 창의적인 면모를 보였다”고 보고했습니다.

 

Inventor ponders ethics of wiring human brain tissue into computers

When you take 800,000 human brain cells, wire them into a biological hybrid computer chip, and demonstrate that it can learn faster than neural networks, people have questions. We speak to Dr. Brett Kagan, Chief Scientific Officer at Cortical Labs.

newatlas.com

 

또 다른 중요한 차이는 에너지 효율입니다. 인간 뇌는 약 20W(와트)의 소비전력으로 엑사플롭스(10^18회 연산/초) 수준의 연산을 수행하는 것으로 추정되며, 이는 동일한 작업을 수행하기 위해 현재의 전자식 슈퍼컴퓨터가 수십 메가와트 이상의 전력을 소모하는 것과 대비됩니다. 세계 최정상급 슈퍼컴퓨터인 오크리지 랩의 Frontier도 비로소 인간 뇌의 계산 능력을 넘어섰지만, 소모 전력은 뇌의 백만 배에 이르렀습니다. 이렇듯 동일한 작업 대비 에너지 사용량에서 생물학적 뇌 컴퓨터가 월등히 효율적일 가능성이 있으며, 발열이나 전력 공급의 제약을 크게 완화할 수 있습니다. 다만 현재의 뉴런 배양칩은 연산 정확도나 속도 면에서 일반 컴퓨터를 대체하기에는 초기 단계이므로, 낮은 에너지로 대량 병렬 연산을 수행한다는 본연의 강점을 살릴 수 있는 특정 영역에서 우선 활용될 것으로 전망됩니다.

현재 연구 진행 상황

생물학적 컴퓨팅은 학계와 산업계에서 모두 활발히 연구되는 최첨단 분야입니다. 그 중 호주 멜버른의 Cortical Labs가 개발한 DishBrain 프로젝트는 2022년 큰 주목을 받았습니다. 이 프로젝트에서 연구진은 약 80만 개의 인간 및 생쥐 유래 뉴런을 고밀도 전극 칩에 배양한 뒤, 해당 뉴런 집합이 핑퐁 게임(Pong)을 학습하도록 실험했습니다. 전극을 통해 공의 위치와 패들의 피드백 정보를 실시간으로 전달하면서 뉴런들을 훈련시킨 결과, 불과 5분 남짓한 시간 내에 뉴런들이 공을 되받아치는 법을 스스로 터득하였다고 보고되었습니다. 이 실험은 디지털 컴퓨터와 연결된 살아있는 뉴런 네트워크가 목표 지향적 작업을 수행하고 학습할 수 있음을 최초로 입증한 사례로 평가됩니다. 해당 결과는 Neuron 학술지에 발표되었고, 연구팀은 이를 통해 “합성 생물 지능”(Synthetic Biological Intelligence)의 가능성을 제시했습니다.

 

Human brain cells in a dish learn to play Pong

Brain cells living in a dish can perform goal-directed tasks, such as playing the tennis-like computer game, Pong, finds a new study involving UCL researchers.

www.ucl.ac.uk

 

이후 Cortical Labs를 비롯한 연구자들은 이러한 기술을 더욱 발전시키고 있습니다. 2023년에는 DishBrain의 후속으로 CL1이라는 상용화된 생물학적 컴퓨터 시스템이 공개되었습니다. CL1은 인간 뇌세포를 배양한 신경망과 이를 유지하는 하드웨어로 구성된 독립형 컴퓨팅 장치로, 뉴런들이 부착된 전극 기판과 영양 공급·가스 순환·온도 유지 등이 통합된 라이프 서포트 시스템을 갖추고 있습니다. 이 장치는 뉴런 자체가 프로세서 역할을 하여 외부의 전통적 컴퓨터 없이도 동작하는데, Cortical Labs 측은 이를 “습윤장치 서비스(Wetware-as-a-Service)” 형태로 제공하여 원격지 연구자들도 활용할 수 있도록 할 계획을 밝혔습니다. 현재 CL1은 주로 신약 개발 및 독성 실험, 신경학 연구 그리고 로봇 공학 등에서 활용 가능한 연구 도구로서 자리매김하고 있으며, 기존 인공지능과는 다른 접근의 연산 플랫폼으로 관심을 모으고 있습니다. 예를 들어, 호주 정보국의 지원으로 DishBrain을 기반으로 연속 학습이 가능한 AI 시스템을 개발하려는 시도가 진행 중인데, 이는 시간이 지남에 따라 스스로 지식을 축적하고 적응하는 생명체식 AI를 구현하려는 실험입니다.

한편 미국의 존스홉킨스 대학을 비롯한 국제 공동 연구진은 2023년 초 오가노이드 지능(Organoid Intelligence)이라는 개념을 제시하며, 인간 뇌 오가노이드로 구동되는 생체 컴퓨터의 로드맵을 발표하였습니다. 이들은 향후 수십 년 내에 인간 뇌세포 기반 “바이오컴퓨터”를 현실화하고, 이를 통해 현대 실리콘 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘겠다는 비전을 밝히고 있습니다. Hartung 교수 등 해당 팀은 현재의 인공지능이 한계에 봉착한 상황에서 뇌 오가노이드가 새로운 계산 능력의 지평을 열어줄 것으로 기대하며, 정부와 학계의 적극적인 지원을 촉구하고 있습니다. 이처럼 미국, 호주, 유럽 등 여러 곳에서 인간 뉴런을 활용한 컴퓨팅 연구가 경쟁적으로 이루어지고 있으며, 뇌세포의 대량 배양, 신호 해석 알고리즘 개발, 장기 안정성 향상 등의 기술적 과제가 동시에 추진되고 있습니다.

잠재적 응용 분야 및 윤리적 문제

현阶段 개발 중인 생물학적 컴퓨터는 향후 다양한 분야에 혁신을 가져올 것으로 전망됩니다. 동시에, 인간 뇌세포를 이용한다는 특성상 생명윤리적 논쟁과 사회적 고려 사항도 존재합니다. 아래에서는 이 기술의 대표적인 응용 분야와 함께, 제기되는 윤리적 이슈를 정리합니다.

이러한 응용 가능성과 더불어, 윤리적 문제에 대한 논의도 활발히 진행 중입니다. 일각에서는 페트리 접시 속에 자라나는 인간 뇌세포 집합이 과연 단순한 실험 재료인지, 아니면 어느 정도의 도덕적 지위를 부여해야 하는지를 두고 질문을 제기합니다 (Inventor ponders ethics of wiring human brain tissue into computers). 뉴런 집합체가 외부 자극에 반응하며 학습까지 해낸 사례가 나타나자, 이를 원시적인 의식 혹은 감각 경험의 징후로 봐야 하는지에 대한 철학적 논쟁이 시작된 것입니다. 가령 “시험관 속 뇌세포가 느끼고 경험하는 무언가가 있다면, 그 세포들에게 윤리적 권리를 인정해야 하지 않는가?”라는 근본적인 물음도 있습니다 (Inventor ponders ethics of wiring human brain tissue into computers). 아직까지는 이러한 뉴런 배양 시스템에서 고등한 의식의 증거는 발견되지 않았다고 보고되지만 (Inventor ponders ethics of wiring human brain tissue into computers), 기술이 발전하여 뉴런 네트워크의 규모와 복잡성이 커질수록 의식이나 고통의 발생 가능성을 완전히 배제할 수는 없기에 주의가 요구됩니다 (Frontiers | Brain organoids and organoid intelligence from ethical, legal, and social points of view). 더 나아가 이러한 연구에 사용되는 인간 세포의 출처와 기증자의 동의 역시 중요한 윤리 문제입니다. 배아를 이용한 줄기세포의 경우 생명 존중의 관점에서 논란이 있을 수 있고, 성체 조직을 제공한 기증자의 권리(예: 개인정보, 사후 관리 등)도 고려되어야 합니다 (Frontiers | Brain organoids and organoid intelligence from ethical, legal, and social points of view).

현재 연구자들과 관련 단체들은 생명윤리 가이드라인을 마련하고자 적극적으로 움직이고 있습니다. Cortical Labs와 같은 기업은 기술 개발 초기부터 외부 생명윤리 전문가들과 협력하여, 향후 있을 쟁점들에 선제적으로 대응하려 하고 있습니다 (Inventor ponders ethics of wiring human brain tissue into computers). 실제로 해당 기업은 자사 기술의 윤리적 프레임을 설정하기 위해 초기 비판자였던 학자들과 함께 연구를 수행하고, 이러한 “살아있는 컴퓨터 칩”이 인류에게 가져다줄 윤리적 이익과 위험을 체계적으로 분석하는 노력을 기울이고 있습니다 (Inventor ponders ethics of wiring human brain tissue into computers). 학계에서도 윤리학자, 법률가, 일반 시민이 참여하는 자문위원회를 구성하여 연구 방향을 점검하는 사례가 있습니다 (Could future computers run on human brain cells? | Hub). 예를 들어 존스홉킨스 대학의 오가노이드 지능 프로젝트에는 다양한 분야의 전문가들로 이루어진 윤리 자문 그룹이 포함되어, 연구 진행과정에서 발생하는 윤리적 이슈를 지속적으로 평가하고 있습니다 (Could future computers run on human brain cells? | Hub). 이러한 협력은 연구자들이 기술 개발에만 집중하는 것이 아니라 사회적 합의를 형성하며 책임 있게 혁신을 추구하도록 돕습니다.

한편으로 생물학적 컴퓨터 기술은 윤리적으로 긍정적인 효과도 가져올 수 있다는 평가를 받습니다. 사람이나 동물을 대상으로 하기 어려운 실험을 시험관 속 뇌세포로 대체함으로써, 동물 실험을 감소시키고 인체 안전성을 미리 검증하는 등 분명한 이점이 있습니다 (
DishBrain: Are pong-playing neurons the future of AI? - Microscopy Australia ). 예를 들어 신약을 사람에게 투여하기 전에 복잡한 인간 신경망이 포함된 시스템에서 시험해볼 수 있다면, 이는 임상 시험 전에 위험성을 줄일 수 있는 윤리적으로 바람직한 진전으로 받아들여집니다 (Inventor ponders ethics of wiring human brain tissue into computers). 또한 이러한 연구를 통해 의식의 본질이나 뇌의 작동 원리를 이해하게 된다면, 이는 인간 존엄성과 관련된 철학적 질문들에 답을 찾는 데에도 기여하여 윤리적 통찰을 얻을 수 있습니다. 국제 연구자 모임에서는 *“볼티모어 선언”*을 통해 인간 뇌 오가노이드 연구의 방향성을 제시하면서, 연구의 지속적인 발전과 윤리적 고려의 병행을 촉구하였습니다 (Frontiers | Brain organoids and organoid intelligence from ethical, legal, and social points of view) (Frontiers | Brain organoids and organoid intelligence from ethical, legal, and social points of view). 이 선언에서는 뇌 오가노이드 기반 컴퓨팅이 향후 뇌 과학과 정보기술의 경계를 넓힐 것이라는 점을 강조하는 동시에, 기술 발전에 따라 발현할지 모르는 의식과 세포 기증자의 권익을 보호하기 위한 대책 마련을 당부하고 있습니다 (Frontiers | Brain organoids and organoid intelligence from ethical, legal, and social points of view). 결국 생물학적 컴퓨터의 연구자들은 혁신과 책임 사이에서 균형을 잡아야 하며, 사회와의 소통을 통해 윤리적 합의를 이루어나가는 것이 중요합니다.

참고문헌:

인간 뉴런 기반 생물학적 컴퓨팅에 대한 위 내용은 Cortical Labs의 DishBrain 연구 (
DishBrain: Are pong-playing neurons the future of AI? - Microscopy Australia ),
Johns Hopkins 대학의 오가노이드 지능 보고 (Could future computers run on human brain cells? | Hub) (Could future computers run on human brain cells? | Hub),
Frontiers 학술지 기고 (Frontiers | Brain organoids and organoid intelligence from ethical, legal, and social points of view)
등에서 발췌되었습니다. 해당 자료들은 생물학적 컴퓨터의 개념, 구현 기술, 기존 컴퓨터와의 차이, 현재 진행 중인 연구 사례, 그리고 예상 응용 분야와 윤리적 이슈를 다각도로 다루고 있습니다

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