뇌의 시각 피질을 본뜬 AI 이미지 인식 정확도 혁신
뇌의 시각 피질을 본뜬 AI 이미지 인식 정확도 혁신
뇌의 시각 피질을 본뜬 AI 이미지 인식 정확도 혁신
망막 자극으로 새로운 색을 경험하다 색맹 치료의 가능성
국내 연구진이 인간 뇌의 시각 피질에서 얻은 통찰력을 인공지능 이미지 인식 기술로 변형하는 데 성공했습니다
이를 통해 AI의 이미지 처리 능력이 한층 더 향상될 수 있다는 가능성을 열었습니다
이창준 기초과학연구원 인지 및 사회성 연구단 단장과 송경우 연세대 응용통계학과 교수의 연구진은
인간 뇌가 시각 정보를 선택적으로 처리하는 방식에 착안하여 AI 모델의 이미지를 인식하고 분류하는 능력을 개선하기 위한 새로운 기술을 개발했다고 밝혔습니다
인간 시각 시스템은 복잡한 환경에서도 빠르게 핵심 정보를 선별해내는 능력을 지니고 있습니다
그러나 기존의 AI 모델은 이와 비교할 때 아직 많은 한계를 가지고 있습니다
연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 인간 시각 피질의 처리 방식을 분석했고, 이를 통해 AI 모델의 성능을 획기적으로 강화시킬 수 있는 Lp-컨볼루션이라는 기술을 제안했습니다
Lp-컨볼루션 기술은 AI가 이미지를 분석할 때 필요로 하는 정보를 가장 먼저 파악할 수 있도록 설계되었습니다
이 기술은 시각 피질의 뉴런처럼 중요한 부분을 부각시키고 덜 중요한 요소는 자연스럽게 배제할 수 있는 마스크를 사용합니다
또한 이 마스크는 학습 과정에서 스스로 형태를 조절하며, 다양한 환경에서도 일관되게 핵심적인 정보를 강조할 수 있습니다
이 기술은 다양한 CNN 모델에 적용되어 그 성능을 평가받았습니다
적용 결과, Lp-컨볼루션을 탑재한 모델들은 기존 CNN보다 훨씬 더 높은 이미지 분류 정확도를 보여주었습니다
특히 더 넓은 영역을 한 번에 분석할 수 있도록 필터 크기를 확장했음에도 불구하고 성능 저하는 없었으며, 오히려 정확도가 개선되는 놀라운 결과가 나타났습니다
이는 넓은 분석 범위 때문에 계산량이 늘어나고 정확도가 떨어지는 기존의 문제를 효과적으로 해결한 것입니다
연구진은 Lp-컨볼루션이 실제 뇌의 정보 처리 방식과 얼마나 유사한지를 확인하기 위해 실험을 진행했습니다
생쥐에게 다양한 자연 이미지를 보여주며 시각 피질 뉴런의 활동을 기록하고, 이를 통해 AI 모델이 각 이미지에 대해 어떻게 반응할지를 학습시켰습니다
이 훈련된 모델의 반응과 실제 뉴런의 반응을 비교한 결과, Lp-컨볼루션을 적용한 모델은 기존 CNN보다
뉴런의 반응을 더 정밀하게 예측했고, 그 예측 정확도도 더 향상된 것으로 확인되었습니다
이창준 IBS 단장은 "Lp-컨볼루션은 AI 성능 향상을 넘어서 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하고 이해하는 데에도
큰 기여를 할 것입니다"라며, "AI와 뇌 과학이 함께 발전할 수 있는 새로운 융합 모델의 좋은 사례가 될 것입니다"라고 전하였습니다
이번 연구는 탁월한 성과로 인정받아 세계적인 AI 학회인 표현 학습 국제 학회 ICLR에 채택되었습니다
오는 4월 24일부터 28일까지 싱가포르에서 열리는 ICLR 2025에서 발표될 예정입니다
