메타, 수술 없이 뇌 활동서 문장 읽는 AI 모델 개발

메타가 외과 수술 없이 뇌 활동으로부터 텍스트 판독을 가능하게 하는 AI 모델 브레인2쿼티 v2(Brain2Qwerty v2)를 개발했다. 브레인2쿼티 v2는 외과 수술을 수반하는 침습적 방법과 동등한 텍스트 예측 정확도를 달성했다고 한다.

뇌 활동을 기반으로 텍스트를 읽어내는 기술은 여러 연구기관에 의해 개발되고 있지만 판독 정확도를 높이려면 외과 수술을 통해 뇌 내에 전극을 매립하여 뇌파를 읽어낼 필요가 있었다. 브레인2쿼티(Brain2Qwerty)는 메타가 바스크 인지·뇌·언어 센터(BCBL)와 공동 개발하고 있는 AI 모델로 수술을 수반하지 않는 뇌자도 기록(MEG) 데이터를 바탕으로 텍스트 판독을 가능하게 한다. 브레인2쿼티의 초기 버전(v1)은 2025년 2월 발표됐다.

브레인2쿼티 v1은 문자를 하나씩 읽어내는 방식이었지만 브레인2쿼티 v2는 단어 및 문장 수준의 판독을 실현하고 있다. 브레인2쿼티 v2는 자원봉사자 9명으로부터 얻은 문장 데이터 2만 2,000건을 사용해 훈련됐다. 각 자원봉사자는 10시간에 걸쳐 타이핑을 수행하면서 MEG로 뇌자장을 측정했다. 타이핑 내용과 뇌자장 측정 결과를 학습 데이터로 삼아 AI 모델 훈련이 실행됐다.

브레인2쿼티 v2는 브레인2쿼티 v1에 비해 텍스트 판독 능력이 향상됐으며 문자 판독 성공률은 69%, 단어 판독 정확도는 최대 78%에 달했다. 메타에 따르면 가장 뛰어난 피험자의 경우 전체 문장 절반 이상을 1단어 이하 오류로 판독하는 데 성공했다고 한다. 또 학습 데이터량 증가에 따라 정확도가 향상되는 것도 확인됐다.

2025년 2월 발표된 브레인2쿼티 v1 논문은 심사를 통과해 지난 6월 29일 네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)에 게재됐다. 또 메타는 브레인2쿼티 v1과 브레인2쿼티 v2 훈련 코드를 공개하고 있다. 브레인2쿼티 v1 학습 데이터 역시 공개된 상태다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.