이 튜토리얼에서는 MEG(뇌자도) 데이터를 활용해 뇌의 신경 활동으로부터 직접 언어적 특징을 디코딩하는 최신 NeuroAI 파이프라인 구축 방법을 다룹니다. NeuralSet과 딥러닝(합성곱 신경망, CNN)을 사용하여 원시 뇌파 신호를 의미 있는 언어 정보(예: 단어 길이)로 변환하는 엔드투엔드 시스템을 구축하는 과정을 보여줍니다. 이는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 및 인지 신경과학 연구에 있어 실무적이고 모듈화된 워크플로우를 제공한다는 점에서 중요합니다.
오늘자 MIT 테크놀로지 리뷰 뉴스레터 주요 내용입니다. 텔레그램에서 유통되는 불법 해킹 툴을 통해 사이버 사기꾼들이 은행의 본인 확인(KYC) 절차를 우회하고 있습니다. 또한 전 세계 탄소 제거 시장의 80%를 매입하던 Microsoft가 구매를 일시 중단하면서 관련 산업 전반에 큰 충격이 예상됩니다.
실리콘밸리 스타트업 사비(Sabi)가 사용자의 생각(내면의 언어)을 텍스트로 변환하는 비침습적 웨어러블 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기기를 개발 중입니다. 최대 10만 개의 EEG 센서와 뇌 파운데이션 모델(Foundation Model)을 결합하여 이론적인 장벽을 극복하고자 하며, 일론 머스크의 뉴럴링크와 같은 수술 없이도 누구나 일상적으로 사용할 수 있는 차세대 인터페이스로 주목받고 있습니다.
이 기사는 신경과학 분야에서 자유 의지가 실제로 존재하는지, 아니면 뇌의 신호가 우리의 행동을 미리 결정하는지에 대한 깊은 탐구를 다룹니다. 채프먼 대학교의 우리 마오즈(Uri Maoz) 교수는 뇌에서 '준비 전위(Readiness potential)' 신호가 의식적인 결정을 내리기 수 초 전에 나타난다는 기존 연구를 재해석하며 자유 의지 논쟁에 새로운 전기를 마련했습니다. 이 연구는 인간의 의사 결정 과정을 이해하는 데 중요한 철학적, 과학적 질문을 던집니다.