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AI 연구

AI, 뇌 스캔만으로 보고 있는 이미지 복원하는 디코더 개발

MIT Tech Review·2026-10-01영문 원문

요약

이스라엘 Weizmann Institute of Science의 마이클 이라니 연구팀이 fMRI 뇌 스캔 데이터로 사람이 보고 있는 이미지를 재구성하는 AI 디코더를 개발했다. 이미지의 구조와 내용을 각각 예측하는 두 갈래 구조와 확산 모델을 결합했으며, 뇌 활동을 예측하는 인코더와 함께 상호 학습시켜 정확도를 높였다. 새로운 피험자에게도 적은 보정 데이터만으로 적용 가능한 '범용 뇌 인코더'도 선보였다. 연구는 뉴욕에서 열린 인지계산신경과학 학회에서 발표됐으며, 잠금 증후군 환자 소통 지원 같은 치료적 가능성과 함께 동의 없이 생각을 읽어낼 수 있다는 윤리적 우려도 함께 제기됐다.

큐레이터 노트

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기존 기법은 신규 피험자의 뇌 반응 패턴을 학습시키는 데 약 40시간의 스캔이 필요했지만, 이번 디코더는 약 1시간 분량의 데이터만으로 적용 가능해 신경과학 연구의 진입장벽을 낮출 수 있다는 점이 눈에 띈다.

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확산 모델
노이즈를 점진적으로 제거하는 과정을 학습해 무작위 노이즈로부터 이미지를 생성하는 생성 모델을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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