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뉴럴링크가 5만 시간 분량의 비라벨 신경 데이터를 활용해 BCI 파운데이션 모델을 사전학습했다.

원제뉴럴링크, 5만시간 뇌 데이터 사전학습…BCI도 '파운데이션 모델' 시대 열렸다

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뉴럴링크가 5만 시간 분량의 레이블 없는 신경 데이터를 활용해 BCI용 파운데이션 모델을 사전학습하는 데 성공했다. 이번 연구는 기존 지도학습의 한계를 극복하고 자기지도 학습 방식을 도입해 디코딩 성능과 효율성을 대폭 개선했다. 이를 적용한 참가자들은 11.32 BPS의 세계 신기록을 달성하며 자연스러운 커서 제어 성능을 보였다.

핵심

  • 뉴럴링크가 5만 시간 분량의 원시 신경 데이터를 활용한 BCI 파운데이션 모델을 구축함
  • 맘바(MAMBA) 아키텍처와 공간 마스크 오토 포아송 회귀 기법을 적용해 뇌 신호를 처리함
  • 사전학습을 통해 장치 이식 후 필요한 보정 과정을 단축하고 신호 드리프트 현상에 대응함
  • BCI 디코딩 속도에서 최고 11.32 BPS를 기록하며 기존 세계 신기록을 경신함
  • 향후 여러 환자의 데이터를 통합하는 다중 사용자 파운데이션 모델로 고도화할 계획임

해석

BCI 영역에서도 대규모 자기지도 학습 기반의 파운데이션 모델이 정밀 디코딩과 보정 단축에 실질적인 효과를 내기 시작했다. 뇌 신호 처리 분야의 기술 장벽이 알고리즘에서 데이터 규모와 사전학습 아키텍처로 이동하고 있음을 보여준다.

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