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기존 뉴런 구축 기술로 1개 구축 40~50시간

인간 뇌 지도 구축을 위해 2018년부터 AI 를 활용하고 있음

구글 ai  '플러드필링네트워크'(Flood-Filling Network) 기술 적용 시, 효율 100배 증가 


효율 100 배가 그 만큼의 시간 단축을 의미한다고 하더라도

뉴런 하나 구축 하는데 24~30 분 소요 x 860 억개

전체 기준 : 약 392 만년 ~ 490 만

대뇌 기준: 약 72 만년 ~ 91 만

 

2022년 기준 대뇌의 100만분의 1 완성 (ai 적용 후 4년 소요)

구글 피셜 해 마다 ai 성능(플러드필링네트워크'(Flood-Filling Network))이 10배씩 증가를 가정하면 5 ~ 6년 , 하지만 그것은 매우 어려워 10년 이상 소요 예상


지금의 뇌 지도 작성 ai 성능 보다 1 천만 배 ~ 1억 배 정도의 성능 요구

(만약 이 정도 성능이 있다면 단순 대입 하에,  생으로 처음부터 한다고 하여도 대뇌 기준 3~5 개월, 전체 기준 1년 정도면 끝낼 수 있는 수준)






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3~4개월 마다 2 배씩 성능 증가 

7년 동안 성능 30 만 배 증가



플러드필링네트워크'(Flood-Filling Network ai 성능이 해 마다 10 배 씩 증가하여야 5~6년 정도에 인간 커넥톰을 구축할 수 있음

하지만 구글 연구원은 그것은 힘들 것 같다며 10년 이상 정도 걸릴 것이라 예상



아직도 인공지능이 3~4개월에 2배 씩 성능이 증가하고 있다면 해 마다 거의 8 ~ 10 배씩 성능이 좋아지는 것

이것이 커넥톰 구축 ai 에게 똑같이 적용 된다면 구글 연구원 예상 시기인 5~6년 정도 걸릴 것이고

만약 아니라면 아무리 늦어도 15년 안에는 구축이 완료 될 것으로 예상




2033년 안에는 완성 될 수 있을 것

하지만 이 보다 더 큰 문제는 시냅스 신호 강약을 측정하고 해독 할 수 있는 기술인데

이것이 가능하려면 860억개(100조개~1000조개) 규모 뉴런 사이 사이 시냅스 구간에 신호 측정기를 배치해서 신호를 읽어야 되는데


이건 약 0.5 마이크로(500 나노미터) 미터 사이에 일어나는 신호를 직접적으로 측정 및 정보 수집이 가능해야 됨




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약 세균 크기 정도 또는 1 마이크로 미터 정도 되는 신호 측정 로봇이 뇌 전체에 퍼져서 측정 할 수 있어야 됨






2021년 기준 1 나노 미터 크기 도달



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시냅스 크기의 간격은 0.5 um (500 nm) 로 약 세균 정도의 크기

즉 세균 크기 정도의 로봇을 뇌 전체에 안착 시켜 시냅스 신호를 측정 할 수 있어야 하며 이 정보를 통해

ai 로 신호 해석을 할 수 있어야 됨




기술 진척 현황을 보았을 때는 아직 까지는 순조로워 보임