인공지능 기반 '가상 쥐' 개발 VIDEO: AI-Powered Rat Could Be a Valuable New Tool for Neuroscience

딥마인드-하버드대, 인공지능 기반 '가상 쥐' 개발

30일 'ICLR' 컨퍼런스에서 발표 예정

    알파벳 계열 인공지능 기업인 딥마인드(Deepmind)와 하버드대 연구진이 복잡한 작업을 수행할 수 있는 인공지능 기반 ‘가상 쥐(virtual rat)’를 개발했다고 ‘IEEE 스펙트럼’이 보도했다.

마치 실험실에서 쥐를 이용해 각종 실험을 수행할 수 있는 것처럼 인공지능 연구자들은 가상의 쥐에 인공신경망 네트워크(머신러닝 알고리즘) 기술을 적용해 인공 ‘뇌’의 움직임과 실제 쥐의 동작을 이해할 수 있다. 가상의 쥐를 이용해 실제 쥐를 대상으로 하는 것처럼 신경과학 기술을 적용해 볼수 있다.

가상 쥐가 틈새 뒤어넘기, 미로에서 먹이 찾기 등 동작을 훈련하고 있다.

AI-Powered Rat Could Be a Valuable New Tool for Neuroscience Researchers from DeepMind and Harvard are using a virtual rat to see what neural networks can teach us about biology Visualization of one of the tasks the virtual rodent trained to solve: touching a ball twice with a forepaw with a precise timing interval between touches. The virtual rodent was trained to solve tasks including jumping over gaps, foraging in a maze, and touching a ball twice with a forepaw with a precise timing interval between touches. AI Agents Startle Researchers With Unexpected Hide-and-Seek Strategies Illustration of steampunk animals with gears and intelligent appearances. Animal-AI Olympics Will Test AI on Intelligence Tasks Designed for Crows and Chimps Can we study AI the same way we study lab rats? Researchers at DeepMind and Harvard University seem to think so. They built an AI-powered virtual rat that can carry out multiple complex tasks. Then, they used neuroscience techniques to understand how its artificial “brain” controls its movements. View full text https://spectrum.ieee.org/tech-talk/artificial-intelligence/machine-learning/ai-powered-rat-valuable-new-tool-neuroscience

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연구진은 연구 성과를 이달 30일 이디오피아 아디스 아바바에서 열리는 국제 컨퍼런스인 ‘ICLR 2020(International Conference on Learning Representations 2020)’에서 발표할 예정이다.

Images: Deepmind and Harvard University/spectrum.ieee.org

딥마인드(Deepmind)와 하버드대 연구진이 복잡한 작업을 수행할 수 있는 인공지능 기반 ‘가상 쥐(virtual rat)’를 개발했다.

연구자들은 이를 위해 시뮬레이션 환경에서 신경망에 의해 제어되는 쥐의 3D 모델을 만들고, 신경망이 어떻게 쥐의 움직임을 제어하는지를 이해하기 위해 생물학적인 뇌 활동을 위한 신경과학 기술을 시연할 예정이다. 가상의 쥐를 활용하면 복잡한 도전과제를 어떻게 수행하는지를 파악할 수 있으며 여러 자유도를 갖고 있는 생물학적인 실재를 서로 다른 신경망을 이용해 테스트해 볼 수 있다.

가상의 쥐는 실제 쥐의 근육과 관절을 그대로 모방했으며, 쥐가 자신의 위치와 동작을 피드백할 수 있도록 시각 기능과 자기 수용감각을 갖추고 있다.

연구팀은 신경망 기술을 적용해 틈새 뛰어 넘기, 미로에서 먹이 찾기, 경사가 있는 환경 탈출하기, 일정한 시간 간격을 두고 공 만지기 등 동작을 훈련시켰다. 이 같은 훈련을 실시한 후 연구팀은 신경망이 특정 동작을 제어하는데 요구되는 운동 제어 능력을 어떻게 실현하는지를 파악하기 위해 신경망의 활동을 기록하고 분석했다.

연구팀은 앞으로 가상 쥐를 오픈소스로 공개해 신경망 분야의 연구자들이 활용할 수 있도록 한다는 계획이다.

장길수  ksjang@irobotnews.com 로봇신문

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