코티컬 랩스, 생체 컴퓨터 15대 연결…살아있는 뉴런으로 AI 제쳤다

만약 컴퓨터 안에 실리콘 칩 대신 배양액에 담긴 살아있는 인간 뇌세포가 들어있다면, 세포 상태가 안 좋은 날에는 어떻게 작동할지 걱정부터 앞설 것입니다.

호주 스타트업 코티컬 랩스는 명쾌한 해법을 내놓았습니다. 한 묶음의 신경세포가 흔들린다면, 15대를 하나로 묶어 협업하게 만들면 된다는 발상입니다.

미국 워싱턴 D.C.에서 열린 제1회 오가노이드 지능 국제회의에서 코티컬 랩스는 15대의 상용 생체 컴퓨터를 결합한 집단 지성 시스템 HIVE를 전격 공개했습니다.

뭉치면 강해지는 신경세포, 강화학습 AI 제쳤다

연결된 기기는 코티컬 랩스가 개발한 CL1 생체 컴퓨터입니다. 각 기기에는 자체 생명 유지 시스템이 탑재되어 있으며, 실리콘 전극 위에서 약 100만 개의 살아있는 인간 신경세포가 숨 쉬고 있습니다.

혼자 일할 때 이 세포들은 다소 불안정했습니다. 가상 격자 내비게이션 테스트에서 단일 CL1의 최고 점수는 40% 수준에 그쳤습니다. 기존 강화학습 알고리즘인 딥 Q-네트워크(32%)보다는 높지만 안정적인 성능이라 보기는 어려웠습니다.

하지만 15대를 HIVE로 묶자 결과가 완전히 달라졌습니다. 동일한 과제에서 집단 시스템의 점수는 약 70%로 급등했습니다. 여기에 특정 작업에 특화된 그룹별로 분업 구조를 짜주자 성과는 약 80%까지 치솟았습니다.

기호 인식 테스트에서도 놀라운 변화가 확인되었습니다. 7대의 생체 컴퓨터를 연결하자 정확도가 단일 기기의 80% 수준에서 99%로 수직 상승했습니다.

연구진을 가장 놀라게 한 점은 세포들에게 협동 방식을 따로 가르치지 않았다는 사실입니다. 네트워크로 연결되자 배양 세포들은 스스로 작업의 서로 다른 부분을 나눠 맡으며 최적의 해결 방식을 찾아냈습니다.

생체 특유의 성능 편차, 군집 구조로 잡았다

그동안 생체 컴퓨팅의 최대 걸림돌은 일정하지 않은 반응성이었습니다. 코티컬 랩스의 연구원 존슨 저우의 설명처럼, 살아있는 세포는 어떤 날은 극도로 민첩하게 반응하다가도 다음 날에는 둔해지곤 합니다.

자연은 이 문제를 분업과 군집으로 해결해 왔습니다. 인간의 뇌가 여러 전문 영역으로 나뉘고, 벌집이 수많은 일벌의 분업으로 유지되는 원리와 같습니다.

15대의 기기를 병렬로 묶으면서 시스템은 강력한 안정성을 확보했습니다. 한 배양 접시의 세포가 둔해지거나 멈추더라도 다른 기기들이 부하를 나눠 가지며 전체 성능 저하를 막아냅니다.

또한 기존 심층 강화학습과 비교했을 때 표본 효율성과 복원력에서 월등한 모습을 보였습니다. 방대한 데이터를 수없이 반복 학습할 필요 없이 즉각적인 전기 신호 피드백만으로 빠르게 길을 찾아냈습니다.

왜 중요한가

우리는 HIVE가 생체 컴퓨팅을 단순한 '페트리 접시 속 과학 실험'에서 '실질적인 분산 컴퓨팅 아키텍처'로 전환시킨 계기라고 봅니다.

현재 실리콘 AI 생태계는 막대한 전력 소모와 발열 문제로 한계에 부딪히고 있습니다. 사람의 뇌는 겨우 20와트 남짓한 전력으로 고차원 연산을 수행합니다. 만약 생체 네트워크가 확장성과 안정성을 계속해서 증명해 낸다면, 전력 효율이 극도로 중요한 엣지 컴퓨팅 분야에서 실리콘 칩의 대안으로 떠오를 수 있습니다.

물론 일반 개발자가 당장 이 장비를 연구실 밖에서 도입하기는 어렵습니다. CL1이 상용 하드웨어로 판매되고는 있지만, 세포 생존을 위한 배양액 공급과 정밀한 환경 제어 장비를 유지하는 비용과 기술 장벽이 여전히 높기 때문입니다.

또한 이번 벤치마크는 초기 단계의 실험이며, 비교군으로 쓰인 DQN 모델 역시 기초적인 수준이었습니다. 서로 다른 기기의 세포들이 어떤 신호 체계로 피드백을 주고받는지에 대해서도 추가 연구가 더 필요합니다.

그럼에도 불구하고 살아있는 인간 신경세포를 네트워크로 묶어 규모의 한계를 넘을 수 있음을 입증한 것만으로도 충분히 눈여겨볼 만한 진전입니다.