인텔과 코넬대학 연구팀은 로이히(Loihi)라는 뉴로 다형성 컴퓨팅 칩 그러니까 인간의 뉴런을 모방한 전자회로로 이뤄진 칩을 이용해 10종류 화학물질 냄새를 인지하도록 AI를 학습시켰다.
이 기술은 앞으로 예를 들어 마약과 무기, 폭발물을 경찰견처럼 전자 코를 갖춘 로봇을 만드는 데 도움이 될 수 있다. 로이히에는 130만개 뉴런, 1억 3,000만 시냅스가 있고 자체 뉴런 내부 네트워크를 항상 재조합해 강화학습 등 여러 유형 학습이 가능하다.
연구팀은 포유류 후각에 대해 뇌에서 어떤 반응이 일어나고 있는지 조사했다. 예를 들어 인간의 코는 450종류 후각 수용체가 있고 이들은 공기 중에 포함되어 있는 냄새 관련 분자에 의해 활성화되어 뇌에 신호를 보낸다. 이런 냄새를 감지하는 능력은 뇌에 저장된 과거 냄새 경험 속에서 다른 냄새와 상호 참조할 수 있도록 되는 동시에 새로운 정보를 처리한다.
물론 이 칩은 아직 인간의 뇌에서 후각 처리 전체를 재현하고 있는 건 아니다. 하지만 인텔 설명에 따르면 72개 화학 센서와 연결된 이 칩은 아세톤과 암모니아, 메탄 등 10종류 냄새를 순환시켜 훈련시킨 결과 마치 뇌가 특정 패턴에 전기 신호를 할당하듯 냄새를 식별할 수 있도록 고유 식별할 수 있게 됐다고 한다. 연구팀은 일반 딥러닝 학습 방식으로 이를 처리한다면 3,000배 이상 교육을 실시할 필요가 있다고 말한다.
후각 AI 학습 방법에 대해 연구하는 건 인텔이나 코넬대학 연구팀 외에도 구글도 실시하고 있다. 구글브레인(Google Brain)은 향료에서 향기 근원인 분자 인식, 냄새 관련 조사를 하고 있다. 그 밖에 영국에선 멸종한 종의 향을 AI로 재현하려는 시도를 하거나 러시아에선 AI를 ㅇ이용한 독가스 탐지 같은 연구를 하기도 한다.
연구팀은 이번 연구에 대해 뇌 신경회로가 이런 냄새에 대한 복잡한 계산을 어떻게 순식간에 처리하는지 이해하는 게 효율적이고 강력한 기계 지능을 개발하는 단서가 된다고 말한다. 뇌가 냄새를 어떻게 인식하고 있는지 해명할 수 있다면 AI 설계 방법은 지금과는 크게 달라질 지도 모른다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.