출처: https://www.lehigh.edu/engineering/news/faculty/2018/20180914-gao-berdichevsky-yan-nsf-brain-cell.html

 



Will the computers of tomorrow be manufactured, or will they be cultivated?
미래의 컴퓨터는 제조될 것인가? 아니면 배양될 것인가?

This question lies at the heart of new research from Lehigh University that aims to engineer a neural network—a computer system modeled on the human brain and nervous system—from actual living cells, and program it to compute a basic learning task.

리하이대학교 연구진은 이 질문에 답을 얻기 위해 실제 살아있는 세포로 인공신경망(인간의 뇌와 신경체계를 모방한 컴퓨터 시스템)을 제작 및 프로그래밍하여 기본적인 학습 과제를 수행토록 할 계획이다.


The National Science Foundation (NSF) has recently announced its support for the project, to the tune of more than $500,000, as part of a wider NSF effort, announced September 11, in support of Understanding the Brain and the BRAIN Initiative, a coordinated research effort that seeks to accelerate the development of new neurotechnologies.

미 국립과학재단은 9월 11일 뇌 이해 프로젝트와 브레인 이니셔티브의 일환으로 해당 연구를 후원한다고 발표하였으며 50만 달러 이상을 투자할 계획이다. 뇌 이해 프로젝트와 브레인 이니셔티브는 새로운 신경기술의 개발을 촉진하기 위한 합동연구사업이다.


“Recent developments in optogenetics, patterned optical stimulation, and high-speed optical detection enable simultaneous stimulation and recording of thousands of living neurons,” says Xiaochen Gao, an assistant professor of electrical and computer engineering at Lehigh University and principal investigator on the project. “And scientists already know that connected biological living neurons naturally exhibit the ability to perform computations and to learn. With support from NSF, we will be building an experimental testbed that will enable optical stimulation and detection of the activity in a living network of neurons, and we’ll develop algorithms to train it.”

"최근 광유전학, 패턴식 광자극, 고속 광탐지 기술이 발전하면서 수 천개의 살아있는 뉴런을 동시에 자극 및 기록하는 것이 가능해졌습니다"라고 리하이대학교의 전기컴퓨터공학 조교수이자 해당 프로젝트의 수석 연구자인 샤오첸 가오가 말했다. "이미 과학자들은 서로 연결된 생물학적 뉴런들이 계산능력 및 학습능력을 보일 수 있음을 밝혀냈습니다. NSF의 후원에 힘입어 저희는 살아있는 뉴런망의 활동을 광학적으로 자극 및 감지하기 위한 실험기반을 구축하고, 이를 훈련시키기 위한 알고리즘을 개발할 예정입니다".


The team, which includes Lehigh associate professors and co-principal investigators Yevgeny Berdichevsky of bioengineering and Zhiyuan Yan of electrical and computer engineering, brings together complementary expertise in computer architecture, bioengineering, and signal processing. The team believes their effort could have “transformative impact” in the fields of neuron science and computer engineering.

In the research, images of handwritten digits will be encoded into what are called "spike train stimuli," similar to a two-dimensional bar code. The encoding of the spike train will then be optically applied to a group of networked in vitro neurons with optogenetic labels.

리하이대학교의 생물공학과 조교수 예브게니 베르디쳬프스키와 전기컴퓨터공학과 조교수 쥐위안 양이 참여하는 본 연구진은 컴퓨터 아키텍처, 생물공학, 신호처리 등 다양한 부분의 지식을 섭렵하고 있다. 연구진은 자신들의 노력이 신경과학 및 컴퓨터공학에 있어 "전환적인 영향"을 끼칠 것으로 기대하고 있다. 해당 연구에서는 손으로 쓴 숫자 사진을 이른바 "극파형 학습 자극"(2차원 바코드를 연상케 한다)으로 부호화한 다음, 이러한 학습 자극을 광유전적 표지가 달린 체외 신경망군에 광학적으로 입력한다.


In their winning proposal to the NSF, the team explains that the intended impact of this work is to help computer engineers develop new ways to think about the design of solid state machines, and may influence other brain-related research.

미 국립연구재단이 선정한 연구제안서에서 연구진은 해당 연구가 고체 계산기계를 설계하는 새로운 방법을 제시해줄 것이며, 다른 뇌 관련 연구에도 영향을 끼칠 것이라고 설명했다.


“We hope that neuron scientists will be able to use this technology as a testbed for studying the human brain,” says Berdichevsky, who’s previous research has delved into the causes and solutions of epilepsy and other diseases.

"저희는 신경과학자들이 해당 기술을 인간 뇌 연구를 위한 실험기반으로 활용할 수 있기를 기대합니다"라고 베르디체프스키는 말했다. 그는 뇌전증과 기타 질환의 원인 및 해결책을 연구한 경력이 있다.


“This research will study how to stabilize the living neural network such that a Spike Time Dependent Plasticity (STDP)-based programming protocol can imprint the desired synaptic strengths onto a living neural network,” says Yan. “Our team will also investigate how to strategically design and apply an STDP-based protocol to maximize programming throughput and optimize the convergence rate of the network states. And on the algorithm side, the proposed research will study data representation and training algorithms that take into account various constraints of the wetware system we are designing."

"본 연구는 살아있는 신경망을 안정화시켜 극파시간의존가소성(STDP) 기반 프로그래밍 프로토콜로 원하는 시냅스 강도를 살아있는 신경망에 부여할 수 있을지 확인하는데 목적이 있습니다"라고 양은 말했다. "또한 저희 연구진은 STDP 기반 프로토콜을 어떻게 전략적으로 설계하고 적용해야 프로그래밍 처리율을 최대화하고 신경망 상태의 수렴률을 최적화할 수 있을지 알아볼 계획입니다. 그리고 알고리즘적 측면에 있어서는 저희가 설계 중인 뇌 체계의 다양한 제약들을 고려할 수 있는 데이터 표현방식 및 훈련 알고리즘을 연구하고자 합니다".


The team’s project is one of 18 cross-disciplinary projects to conduct innovative research on neural and cognitive systems, supported by NSF to advance the frontiers of foundational research in four focus areas: Neuroengineering and brain-inspired concepts and designs, individuality and variation, cognitive and neural processes in realistic, complex environments, and data-intensive neuroscience and cognitive science.

해당 연구는 미 국립연구재단이 신경체계 및 인지체계와 관련하여 혁신적 연구를 수행하기 위하여 후원하고 있는 18개의 교차학제 프로젝트 중 하나이다. 후원의 궁극적인 목적은 다음 4가지 핵심 분야의 발전을 위한 기초연구 수행에 있다: 신경공학과 뇌 모방 개념 및 설계, 개별성과 다양성, 실제적이고 복잡한 환경 하에서의 인지과정 및 신경과정, 그리고 데이터 집중적 신경과학과 인지과학이 그것이다.


The projects will leverage advanced research within and across these focus areas to investigate how neural and cognitive systems interact with education, engineering and computer science, as part of the NSF Integrative Strategies for Understanding Neural and Cognitive Systems (NCS) program. The NCS program supports innovative, boundary-crossing efforts to push the frontiers of brain science.

본 연구는 상기한 분야의 다른 연구들과 더불어 신경체계 및 인지체계가 어떻게 교육, 공학 및 컴퓨터과학과 상호작용하는지 탐구할 것이다. 이는 미 국립연구재단의 "신경체계 및 인지체계의 이해를 위한 통합적 전략 사업"의 일부이다. 해당 사업은 뇌 과학의 발전을 목적으로 혁신적이고 첨단적인 시도를 지원하고 있다.
출처(ref.) : 조이 SF 클럽 - SF/과학 이야기 - 살아있는 세포로 인공신경망을 배양하여 광신호로 학습을 시키는 연구가 진행 중 - http://www.joysf.com/?mid=forum_sf&page=1&document_srl=5008457
by 헥사크론