이미지는 1mm2 이라고 되있지만, 1mm3 이 맞다.


1mm3 = 1 페타 바이트

1cm3 = 1 엑사 바이트

1350cm3 = 1350 엑사 바이트 = 1.35 제타 바이트 ??

계산이 잘 못 됬나? 왜 이렇게 많이 나와 야발 





뇌 전체의 조직을 저장하기 위해서는 약 1제타 바이트의 용량이 필요하다??????????





여기에서는 100엑사면 된다고 했는데, 아마도 나의 계산에 오류가 있는듯하다.




아무튼 윗 계산과 상관없이 커넥톰이 완성되고 있지 못하는 이유는=> 컴퓨팅 파워가 딸려서 그렇다고 한다.

현 딥러닝 기술로 이러한 방대한 용량을 분석하고 해석하는데 오랜 시간이 필요할 것이라고 본다.

이러한 방대한 데이터 량을 처리할 수 있는 기술도 저장 능력도 없기 때문에,현재까지도 커넥톰이 완성되고 있지 못한 이유다.






구글 피셜로 5~6 년간 10배씩 컴퓨팅 파워 증가 10만배~ 100만배의 추가 성능 증가가 있어야 뇌 전체 크기에 도달 할 수 있다고한다.




‘무어의 법칙’보다 7배 빠르다, 질주하는 인공지능 : 기술 : 미래&과학 : 뉴스 : 한겨레 (hani.co.kr)

=> 만약 딥러닝(인공지능) 기술이 이와 같이 발전한다면 10만배 ~100만배 성능은 곧 달성할 수 있을 것이다.



하지만 문제는 컴퓨팅 파워( 하드웨어, 연산력) 부분이겠다.

하드웨어의 발전은 황의 법칙을 따르고 있다.


(100% 정확하지 않을 수 있음)

약 1985년대 기준 = 120 MB 

약 2018년대 까지 = 4 TB 


대충 황의 법칙을 따르면 하드 디스크 하나가 100엑사에 도달하려면 25 ~ 27년 정도 걸린다고 생각하면 된다.

물론 연구용은 하드 디스크 하나만 쓰지 않을테니 25~ 27년보다 더 빠른 시일 내에 도달하겠지만





100 엑사플롭스는 언제 가능한가? 


100 엑사 컴퓨터는 가능한가? - 특이점이 온다 갤러리 (dcinside.com)

레이 커즈와일이 말한 인간 뇌 성능 컴퓨터는 이미 나옴. - 특이점이 온다 갤러리 (dcinside.com)

여기에 더 잘 설명되있어서 인용하겠다.







뇌 과학자 승현준 - 20~ 30년 뒤 (2032 ~2042년)

저서 커넥톰, 뇌의지도 - 아무리 늦어도 21세기말이면 완성 할 수 있다.






세계적 커넥톰 프로젝트 ( 2024 ~ 2030)






2025년에 시판 예정인 적외선을 이용한 fmri 

초당 100만개를 스캔하며 2마이크로 ( 제일 작은뉴런 10~25 미크론)의 고해상도로 촬영할 수 있다.

기존 최신형 fmri 보다 1000배 이상의 해상도를 가진다.






뉴럴 링크 








1000 큐비트 양자컴퓨터 개발한다 – Sciencetimes

양자컴퓨터가 커넥톰을 더욱 더 앞당길 가능성








중요한건 뉴런의 규모를 전부를 파악하는 것이 아닌, 뉴런 언어 와 시냅스 강약을 해독하여 기능을 알아내는 것




뉴런 개수 = 지능 x

코끼리 = 2570억개

인간  = 860억개


대뇌피질 뉴런 갯수 - 지능 x


돌고래 = 372 억개

인간 = 160 억개


단위 면적당 뉴런 집적도 - 지능과 연관 없을 수도 있음


앵무새,까마귀 등 (대뇌 약 2억 5천) = 원숭이 뇌의 단위 당 뉴런 집적도의 2배 (대뇌 약 70억개)

규모는 원숭이 비해 매우 작지만, 면적당 집적도는 앵무새,까마귀가 원숭이에 비해 2 배 더 촘촘히 배열되있다고 한다.



뇌가 90% 가량 없지만 아이큐 75 수준에, 정상적인 생활을 하고 있는 공무원


'뇌의 90%가 없는 남성'의 존재가 전해준 뇌 의학의 새로운 패러다임 - 조선일보 (chosun.com)




=> 대략적으로 이는 뇌의 뉴런 구조를 전부 파악하는 것보다는, 뉴런이 하는 역할(뉴런 언어,신호), 시냅스 강약을 파악하는 것이 

현재까지 철학으로 남겨져있는 의식,자아,지능 등의 비밀을 밝힐 수 있을 것이다.


=> 즉, 모든 뇌구조를 파악하지 않아도, 의외로 빠르게 실마리에 도달할 수 있을 가능성이 있다. 하지만 뉴런 언어와 시냅스 강약의 메커니즘을 

알지 못한다면 반대로 알 때까지 난제로 굳혀질 확률이 크다. (뇌가 90%가 없어도 지능이 있는 것을 보아, 뉴런이 아무리 많아도 지능이 낮은 것을 보아)


=> 뉴런의 활동을 잘 파악하기 위해서는 fmri,mri,bci-bmi 기술의 압도적인 발전이 필요하다.


=> 정확한건 기술이 나와봐야 알겠지만, 로드맵과 전망은 아직 밝다.








2020 ~ 2030 년 => 커넥톰을 구축 +인프라 구축 단계 (시냅스 강약 파악, 뉴런 언어 해독 작업, 환자 대상으로 임상)

2030 ~ 2035 년 => 기관 과 소수를 대상으로 임상 진행 (agi 인공지능 or 강인공지능 , bci-bmi 인프라 활성화 단계)

2035 ~ 2040 년 => 대중을 대상으로 진행 (지능 증강, 완전 몰입형 가상현실, 노동대체 ,기본소득)

2040 ~ => 지능 증강 인류 와 인공지능간의 협력 ( 초지능 개발 및 특이점 도래)