바이오 컴퓨터 기초

바이오 컴퓨터 혁신의 시작

최근 AI 기술의 발전은 많은 관심을 받고 있습니다. 인공지능이 직업의 소멸과 같은 다양한 사회적 문제등을 초래할 수 있는 우려가 있지만, 우선 두 가지 중요한 기술적 문제를 이야기 해 보겠습니다.

첫 번째는 학습 데이터의 부족입니다. 대용량 언어 모델(LLM)은 기존의 텍스트 데이터를 입력값으로 사용하여 딥러닝 알고리즘을 통해 질문에 답하는 언어 기반 확률 모델입니다. 그러나 이러한 모델의 학습을 위해 충분하고 다양성 있는 데이터가 필요합니다. 이 문제는 AGI(일반 인공지능)로의 발전을 저해할 수 있으며, 이는 여러 석학들이 AI가 “매우 똑똑하면서도 충격적으로 멍청하다고 평가“하는 이유 중 하나입니다.

두 번째는 막대한 자원의 소모입니다. 딥러닝 알고리즘을 구동하려면 많은 GPU 컴퓨팅 파워가 필요하며, 이는 엄청난 전기 소모를 초래합니다. 향후 전체 전기 사용량의 3-4%가 인공지능에 사용될 것이라는 전망도 있습니다. 이는 에너지 문제를 심화시키고, 지속 가능한 기술 발전에 걸림돌이 될 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 바이오컴퓨터가 주목받고 있습니다. 비록 현재는 초기 단계에 불과하지만, AI 기술의 발전이 정체기에 접어들 경우 바이오컴퓨터가 혁신적인 대안이 될 수 있습니다. 여기서는 바이오컴퓨터의 전반적인 상황과 최신 기사 및 논문을 통해 그 가능성을 살펴보겠습니다.

바이오 컴퓨터 란?

바이오컴퓨터는 생물학적 분자와 시스템을 사용하여 정보 처리와 계산을 수행하는 컴퓨터입니다. 전통적인 실리콘 기반 컴퓨터와는 달리, 바이오컴퓨터는 DNA, 단백질, 세포와 같은 생물학적 구성 요소를 활용합니다. 이 기술은 생물학적 시스템의 자연적 복잡성을 이용하여 매우 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

또한 생명공학과 컴퓨터 과학의 융합으로, 정보 처리의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이는 특히 병렬 계산에 강점이 있어, 대규모 데이터 분석과 같은 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 바이오컴퓨터의 개발은 주로 의료, 환경 모니터링, 나노기술 등 다양한 분야에서 혁신적인 응용을 목표로 하고 있습니다.

최근 스위스의 한 스타트업은 16개의 인간 미니 뇌를 연결하여 에너지 소비를 크게 줄인 ‘바이오컴퓨터’를 개발했습니다. 이 바이오프로세서는 각 네 개의 어레이에 두 개의 전극이 부착된 형태로, 네 개의 어레이는 각각 인간 뇌 세포의 집합체인 오가노이드(오가노이드는 실험실에서 만든 작은 “미니 장기”라고 생각하면 됩니다. 과학자들이 줄기세포라는 특별한 세포를 사용해서 사람의 뇌, 간, 심장 같은 장기의 작은 모형을 만들어요. 이 오가노이드는 실제 장기처럼 작동하지만 훨씬 작아서 연구실에서 다양한 실험을 할 수 있게 해줍니다.)를 수용하고 있습니다. 이 시스템은 기존의 디지털 프로세서보다 에너지 소비가 훨씬 적다고 보고되었습니다.

스위스의 스타트업 FinalSpark는 이러한 생물학적 시스템을 이용하여, 자연의 효율성을 극대화하는 ‘바이오컴퓨터’를 만들고 있습니다. 이 회사는 인간의 뇌 세포를 사용하여 기존 컴퓨터의 에너지 소비 문제를 해결하고자 합니다. 이는 특히 인공지능(AI)과 같은 고도의 계산 작업에서 중요한 돌파구가 될 수 있습니다.

스위스 스타트업, 16개의 인간 미니 뇌를 연결하여 저에너지 ‘바이오컴퓨터’ 개발

수십 년간 컴퓨터 과학자들은 인간 뇌를 모방하고 신경 네트워크를 재현하여 향상된 처리 능력을 가진 인공지능(AI)을 구축하기 위해 노력해 왔습니다.

그러나 인공 신경망이 정교해지고 강력해졌지만, 이에 대한 의존도가 높아지면서 더 많은 에너지를 필요로 하고 있습니다. 때로는 자연의 원래 설계(생물학적인 뇌 등)가 일부에서는 더 우수할 수 있습니다.

자연의 효율성을 보여주는 최신 사례로, 스위스의 한 스타트업이 살아있는 뇌 세포와 연결된 ‘바이오컴퓨터’를 출시했습니다. 이 바이오컴퓨터는 기존의 비트 기반 컴퓨터보다 훨씬 적은 에너지를 사용한다고 합니다.

FinalSpark라는 회사의 온라인 플랫폼은 단순히 생물학적 개념을 컴퓨팅에 통합하는 것이 아니라, 실험실에서 배양한 인간 뇌 세포의 구형 클러스터인 오가노이드를 이용합니다. 총 16개의 오가노이드는 각각 8개의 전극이 연결된 4개의 어레이에 수용되어 있으며, 세포에 물과 영양분을 공급하는 미세유체 시스템이 함께 작동합니다.

이 접근 방식은 ‘웨트웨어 컴퓨팅’으로 알려져 있으며, 연구자들이 실험실에서 오가노이드를 배양할 수 있는 능력을 활용한 새로운 기술입니다. 이는 과학자들이 개별 장기의 작은 복제본을 연구할 수 있게 해줍니다.

오가노이드의 인기는 Chat GPT와 같은 대형 언어 모델을 기반으로 하는 인공 신경망의 사용과 처리 능력이 급증하는 시기에 맞춰져 있습니다.

FinalSpark는 그들이 개발 중인 뇌-기계 인터페이스 시스템과 같은 바이오프로세서가 “기존 디지털 프로세서보다 백만 배 적은 전력을 소비한다”고 주장합니다.

FinalSpark의 연구팀은 GPT-3와 같은 대형 언어 모델을 훈련시키는 데 10기가와트시의 전력이 필요하며, 이는 유럽 시민 한 사람이 1년 동안 사용하는 에너지의 약 6,000배에 달한다고 말합니다. 반면, 인간 뇌는 860억 개의 뉴런을 하루에 단 0.3킬로와트시의 에너지로 작동합니다.

기술 동향에 따르면, 2030년까지 인공지능 산업이 세계 전기 소비의 3.5%를 차지할 것으로 예상되며. 현재 IT 산업 전체는 전 세계 CO2 배출량의 약 2%를 차지하고 있습니다.

따라서 컴퓨팅의 에너지 효율성을 높이는 방법을 찾는 것이 점점 더 중요해지고 있으며, 뇌 세포 네트워크와 컴퓨팅 회로 간의 시너지는 탐구할 가치가 있는 명확한 병행선입니다.

FinalSpark는 생물학적 시스템에 프로브를 연결하거나 신경 네트워크를 신뢰성 있게 프로그래밍하여 특정 입력-출력 기능을 수행하도록 시도한 최초의 회사가 아닙니다.

2023년, 미국의 연구자들은 컴퓨터 하드웨어를 뇌 오가노이드에 연결한 바이오프로세서를 구축했으며, 이 시스템은 음성 패턴을 인식하는 방법을 배웠습니다.

FinalSpark의 공동 창립자 Fred Jordan과 그의 동료들은 “지난 3년 동안 Neuroplatform은 1,000개 이상의 뇌 오가노이드를 사용하여 18테라바이트 이상의 데이터를 수집할 수 있게 했다”고 논문으로 발표하였습니다.

최종 목표는 에너지 효율적인 컴퓨팅 접근 방식을 개발하는 것이지만, 현재 이 시스템은 연구자들이 뇌 오가노이드에 대한 긴 실험을 수행할 수 있게 돕는 데 사용되고 있습니다. 그러나 몇 가지 개선 사항이 있습니다. FinalSpark 팀에 따르면 연구자들은 이 시스템에 원격으로 연결할 수 있으며, 미니 뇌는 최대 100일 동안 유지될 수 있고, 전기적 활동은 24시간 모니터링될 수 있습니다.

“현재 2024년, 이 시스템은 연구 목적으로 무료로 제공되고 있으며, 많은 연구 그룹이 실험에 사용하기 시작했습니다.“라고 Jordan과 그의 동료들은 씁니다.

“미래에는 우리의 플랫폼이 오가노이드에 분자와 약물을 주입하여 테스트하는 것과 같은 웨트웨어 컴퓨팅과 관련된 더 넓은 범위의 실험 프로토콜을 관리할 수 있도록 확장할 계획입니다.“라고 팀은 결론짓습니다.

어느 방향으로 가든, 컴퓨팅을 돕거나 오가노이드 연구를 지원하는 것이든, 연구자들이 어떤 성과를 낼지 기대됩니다.

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2024.1376042/full

바이오컴퓨터 원리

바이오컴퓨터의 원리는 생물학적 분자의 특성과 상호작용을 이용하여 정보를 처리하는 것입니다. 이러한 원리 중 하나는 DNA 컴퓨팅입니다. DNA 컴퓨팅은 DNA 분자의 결합과 분리를 이용하여 계산을 수행합니다. 이 과정에서 DNA의 염기서열이 특정 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

DNA 컴퓨팅은 병렬 처리가 가능하다는 점에서 큰 장점을 가지고 있습니다. 여러 DNA 분자가 동시에 반응할 수 있기 때문에, 대규모 데이터 처리나 복잡한 문제 해결에 매우 유리합니다. 또한, 생물학적 시스템의 자연적 복잡성을 이용하기 때문에 매우 효율적이고 에너지 소비가 적습니다.

또한, 단백질 컴퓨팅은 특정 단백질의 화학적 반응을 이용하여 정보를 처리하는 방식으로, 매우 높은 정밀도를 요구하는 계산에 유용합니다. 단백질은 특정 화학적 반응을 촉진하거나 억제하는 능력을 가지고 있으며, 이러한 특성을 이용하여 계산을 수행할 수 있습니다.

세포 컴퓨터는 살아있는 세포를 이용하여 정보를 처리합니다. 세포는 매우 복잡한 생물학적 시스템으로, 이를 모방하여 고도의 계산 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 세포의 신호 전달 경로를 조작하여 복잡한 문제를 해결하는 방식으로 사용될 수 있습니다.

바이오컴퓨터 사례

바이오컴퓨터의 대표적인 사례 중 하나는 DNA 컴퓨팅을 이용한 Hamiltonian Path 문제 해결입니다. 이 문제는 여러 도시를 한 번씩만 방문하는 최적의 경로를 찾는 문제로, 전통적인 컴퓨터로 해결하기에는 매우 복잡한 문제입니다. 그러나 DNA 컴퓨팅을 이용하면, 다양한 DNA 조합을 통해 효율적으로 최적 경로를 찾을 수 있습니다.

바이오컴퓨터 장단점

바이오컴퓨터의 장점 중 하나는 높은 병렬 처리 능력입니다. DNA 컴퓨팅의 경우, 여러 DNA 분자가 동시에 반응할 수 있어 대규모 데이터 처리에 매우 효율적입니다. 또한, 바이오컴퓨터는 생물학적 분자의 특성을 이용하기 때문에 에너지 소비가 적고, 환경 친화적인 기술로 평가받고 있습니다.

그러나 바이오컴퓨터에는 몇 가지 단점도 있습니다. 첫째, 현재 기술로는 바이오컴퓨터의 상용화가 어려운 점이 있습니다. 생물학적 시스템의 복잡성과 민감성 때문에 안정적이고 신뢰성 있는 운영이 어려울 수 있습니다. 둘째, 바이오컴퓨터의 개발과 유지 관리에는 높은 비용과 전문 지식이 필요합니다. 이는 상용화와 대중화를 어렵게 하는 요인입니다.

또한, 바이오컴퓨터는 특정 환경 조건을 유지해야 하는 문제가 있습니다. 생물학적 시스템은 온도, 습도, 영양 상태 등 다양한 환경 요인에 매우 민감하기 때문에, 이러한 조건을 지속적으로 관리하고 유지하는 데 추가적인 비용과 노력이 필요합니다. 이는 바이오컴퓨터의 안정적인 운영을 위해 중요한 요소로 작용합니다.

바이오컴퓨터 종류

바이오컴퓨터는 사용되는 생물학적 분자와 시스템에 따라 다양한 종류로 분류될 수 있습니다. 대표적인 종류로는 DNA 컴퓨터, 단백질 컴퓨터, 세포 컴퓨터 등이 있습니다.

1. DNA 컴퓨터: DNA 컴퓨터는 DNA 분자의 결합과 분리를 이용하여 정보를 처리합니다. 이는 특히 병렬 처리에 강점이 있어, 복잡한 문제 해결에 유리합니다. 예를 들어, DNA 컴퓨팅을 이용한 Hamiltonian Path 문제 해결이 대표적인 사례입니다. 이는 여러 도시를 한 번씩만 방문하는 최적의 경로를 찾는 문제로, DNA 분자의 조합을 통해 효율적으로 해결할 수 있습니다.

2. 단백질 컴퓨터: 단백질 컴퓨터는 특정 단백질의 화학적 반응을 이용하여 정보를 처리하는 방식으로, 매우 높은 정밀도를 요구하는 계산에 유용합니다. 단백질은 특정 화학적 반응을 촉진하거나 억제하는 능력을 가지고 있으며, 이러한 특성을 이용하여 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다. 이는 특히 정밀한 의학적 진단과 치료에 활용될 수 있습니다.

3. 세포 컴퓨터: 세포 컴퓨터는 살아있는 세포를 이용하여 정보를 처리합니다. 세포는 매우 복잡한 생물학적 시스템으로, 이를 모방하여 고도의 계산 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 세포의 신호 전달 경로를 조작하여 복잡한 문제를 해결하는 방식으로 사용될 수 있습니다. 이는 특히 환경 모니터링과 같은 분야에서 유용할 수 있습니다.

4. 뇌 오가노이드 컴퓨터: 최근에는 인간 뇌 오가노이드를 활용한 바이오컴퓨터가 주목받고 있습니다. 예를 들어, 스위스의 스타트업 FinalSpark는 16개의 인간 미니 뇌를 연결하여 에너지 소비를 크게 줄인 바이오프로세서를 개발했습니다. 이 시스템은 인간 뇌 세포의 집합체인 오가노이드를 이용하여 매우 효율적인 정보 처리를 가능하게 합니다.

결론: 바이오컴퓨터의 미래와 지속 가능성

바이오컴퓨터는 정보 처리를 위해 생물학적 분자와 시스템을 활용함으로써, 컴퓨팅 세계에 혁신적인 변화를 제시합니다. 이러한 기술은 DNA, 단백질, 세포, 심지어 인간 뇌 오가노이드까지 포함하여 다양한 생물학적 자원을 이용합니다. 각각의 방식은 병렬 처리 능력이 뛰어나고 에너지 효율이 높다는 점에서 주목할 만합니다.

첫째, 바이오컴퓨터는 전통적인 실리콘 기반 컴퓨터에 비해 에너지 소비가 현저히 낮습니다. 특히, 스위스의 스타트업 FinalSpark가 개발한 뇌 오가노이드 기반 바이오프로세서는 전기 소비를 크게 줄이며 환경 부담을 경감할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

둘째, 이 기술은 고도의 데이터 처리와 복잡한 문제 해결에 적합합니다. 병렬 처리 능력을 바탕으로 대규모 데이터를 효율적으로 다룰 수 있으며, 생물학적 시스템의 자연적 복잡성을 활용하여 인공지능 연구에도 중요한 기여를 할 수 있습니다.

셋째, 바이오컴퓨터 기술의 활용은 의료, 환경 모니터링, 나노기술 등 다양한 분야에서 혁신을 촉진할 수 있습니다. 특히, 의학 연구에서는 오가노이드를 사용하여 질병 모델을 개발하고 치료 방법을 탐색하는 데 유용하게 사용될 수 있습니다.

그러나 이 기술은 여전히 초기 단계에 있으며, 상용화를 위한 몇 가지 장애물을 극복해야 합니다. 안정성, 신뢰성, 비용 효율성 및 유지 관리의 어려움이 이에 해당합니다. 생물학적 시스템의 복잡성과 민감성으로 인해 정밀한 환경 조건이 요구됩니다.

바이오컴퓨터는 컴퓨팅의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 성장해 나갈지 관련 최신 논문이 발표되면 계속 소개하겠습니다.