미국 예일대학교 연구팀은 기존의 손잡이나 컨트롤러 없이 사용자의 두뇌 활동에만 의존해 비디오 게임 속 가상 캐릭터를 실시간으로 제어할 수 있는 새로운 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템을 개발하는데 성공했다고 최근 발표했다. 연구원들은 이 시스템이 인간 두뇌의 고유한 신경 활동 구조를 "순응"함으로써 매우 짧은 훈련 시간에 빠른 시작을 달성하고 의료 재활, 정신 건강 개입 및 인간-컴퓨터 상호 작용과 같은 많은 분야를 재구성할 것으로 예상된다고 말했습니다.

이 연구에서는 기능적 자기공명영상(fMRI)을 사용하여 피험자의 뇌 활동을 실시간으로 모니터링하고 이러한 신호를 게임 지침으로 변환했습니다. 이번 연구 결과는 최근 네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience) 저널에 게재됐다. 연구팀은 뇌-컴퓨터 인터페이스의 설계가 뇌의 기존 신경 경로와 활동 패턴에 맞을 때 사용자는 '생각'으로 시스템을 제어하는 ​​방법을 훨씬 더 빠르게 학습할 수 있으며, 뇌 자체의 활동도 적응적으로 재구성된다는 사실을 발견했습니다.

논문의 첫 번째 저자인 예일대에서 박사 과정을 마친 Erica Busch는 뇌 활동이 혼란스럽지 않고 확립된 "신경 다양체"에 따라 작동한다는 점을 지적했습니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스가 이러한 자연스러운 구조를 따르면 학습 부담이 크게 줄어들고 사용자는 짧은 시간 내에 안정적인 제어 능력을 얻을 수 있습니다. 반대로, 시스템이 뇌에 부자연스러운 활동 패턴을 생성하도록 요구한다면 학습 효과는 실질적으로 향상되지 않을 것입니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface)는 인간이 뇌 활동을 통해 컴퓨터와 직접 상호작용할 수 있도록 하는 기술이다. 인간과 관련된 연구는 수년간 계속되어 왔지만, 많은 시스템의 실용성과 학습 효율성은 여전히 ​​제한적입니다. 과거에는 실시간 fMRI를 기반으로 한 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위해서는 대개 최대 10번의 긴 훈련 세션이 필요했지만 성능 향상은 매우 제한적이었습니다. 참가자 중 약 1/3은 아무리 열심히 연습해도 시스템을 효과적으로 제어하는 ​​방법을 배울 수 없었습니다. Busch 팀은 이것이 주로 전통적인 시스템이 설계된 방식에 기인한다고 믿습니다. 그들은 종종 뇌의 고유한 조직 구조를 무시하고 사용자가 "뇌의 자연스러운 습관에 반하여" 학습하도록 강요합니다.

연구팀은 '뇌의 기하학적 구조를 따른다'는 생각을 검증하기 위해 건강한 젊은 피험자 집단을 모집해 4차례의 fMRI 실험에 참여하도록 주선했다. 첫 번째 실험에서 참가자들은 물리적 조이스틱을 사용하여 스캐너의 가상 캐릭터를 제어하여 장면 주위를 움직이게 했고, 연구자들은 그들의 뇌 활동을 기록했습니다. 연구팀은 탐색 및 공간 이동과 관련된 뇌 영역에 초점을 맞춘 다음, 이전 연구에서 개발한 알고리즘 "T-PHATE"를 도입하여 각 참가자의 개별화된 "신경 다양체", 즉 뇌 활동의 자연스러운 구조적 궤적을 추출했습니다.

이 "뇌 활동 맵"을 기반으로 연구원들은 각 주제에 대해 세 가지 다른 "뇌 제어 게임 매핑" 시스템 세트를 구축했습니다. 첫 번째 세트는 뇌의 가장 강력하고 자연스러운 활동 패턴에 연결되는 "직관적 매핑"입니다. 두 번째 세트는 "다양체 내 교란"으로, 여전히 뇌의 고유 구조에 의존하지만 상대적으로 작은 활동 패턴으로 이동합니다. 세 번째 세트는 "추가 다양체 교란(extra-manifold perturbation)"으로, 자연적으로는 거의 생성되지 않는 활동 패턴을 뇌가 생성해야 합니다. 즉, 이 세 가지 시스템은 각각 '트렌드를 따르다', '마지 못해 트렌드를 따르다', '트렌드를 완전히 거스르다'라는 세 가지 디자인 아이디어를 나타냅니다.

다음 세 가지 실험에서 연구팀은 2초마다 새로운 뇌 스캔 데이터를 수집하고 이 정보를 즉시 가상 캐릭터의 이동 명령으로 변환하는 폐쇄 루프 시스템을 구축했습니다. 참가자들은 게임을 제어하기 위해 "아이디어"에만 의존했으며 각 실험은 하나의 매핑 방법에 해당했습니다. 결과는 뇌-컴퓨터 인터페이스가 뇌의 자연스러운 다양체를 따를 때 피험자는 일반적으로 한 시간 이내에 비교적 능숙하게 캐릭터를 제어하는 ​​방법을 배울 수 있으며 일부 사람들은 훨씬 더 빠르다는 것을 보여줍니다. "다양체 밖 교란" 상태에서는 거의 같은 시간 내에 제어를 완전히 마스터할 수 있는 사람이 거의 없습니다.

행동 수행 외에도 뇌 자체도 중요한 적응 변화를 보여줍니다. 참가자가 점차적으로 "마인드 컨트롤"을 마스터함에 따라 관련 뇌 영역의 활동 패턴이 시스템의 요구에 더 잘 일치하도록 재구성됩니다. 일부 조건에서는 이러한 재구성 정도가 참가자의 운영 수준과 밀접한 관련이 있습니다. 동시에 이러한 변화는 처음에 목표로 삼은 탐색 뇌 영역에만 국한되지 않고 더 넓은 신경망으로 퍼집니다. 연구자들은 "신경다양체"가 학습에 대한 제약이자 기회라고 믿습니다. 이는 사람들이 무엇을 배울 수 있는지, 얼마나 빨리 배울 수 있는지를 결정합니다.

이 발견은 또한 인간의 기술 학습을 이해하는 데 대한 새로운 관점을 제공합니다. 연구팀은 특정 기술이 상대적으로 익히기 쉬운 이유는 개인의 노력이나 재능에 달려 있을 뿐만 아니라, 과제 자체가 기존 뇌 구조에 '순응'하는지 여부와도 밀접한 관련이 있을 수 있다고 지적했다. 인간은 뇌의 자연스러운 패턴과 밀접하게 일치하는 작업에 대해 빠르게 배우는 경향이 있습니다. 그러나 작업 설계가 이러한 패턴에서 크게 벗어나면 아무리 많은 훈련을 해도 큰 성과를 거둘 수 없습니다.

응용 수준에서 이 연구의 잠재적 영향은 실험실을 훨씬 뛰어넘습니다. 정신 건강 분야에서 연구자들은 우울증이나 불안과 같은 질병에 대한 개입이 뇌 회로를 완전히 재구성하려고 하기보다는 뇌의 기존 활동 패턴에 따라 "단계적으로" 조정할 수 있다면 더 효과적일 수 있다고 믿습니다. 움직임이나 의사소통 장애가 있는 환자의 경우 뇌 구조에 맞는 이러한 디자인 컨셉은 더욱 안정적이고 신뢰할 수 있는 비침습적 뇌-컴퓨터 인터페이스로 이어져 뇌 신호를 통해 외부 장치를 보다 자연스럽게 제어할 수 있을 것으로 기대됩니다.

보다 광범위하게는 이 접근법은 건강한 사람들의 인지 능력을 향상시키는 데에도 사용될 수 있습니다. 뇌의 자연스러운 조직을 중심으로 훈련 프로그램을 설계함으로써 사람들은 새로운 기술을 보다 효율적으로 배우고 주의력과 기억력을 최적화할 수 있습니다. Busch가 말했듯이, 인간은 "더 나은 버전의 자신"이 되기를 바라며 교육, 훈련 및 치료에 많은 자원을 투자하며, 자신의 두뇌 구조를 진정으로 이해하는 것이 이 과정의 효율성을 크게 향상시키는 열쇠가 될 수 있습니다.

이 연구는 Erica L. Busch, E. Chandra Fincke, Guillaume Lajoie, Smita Krishnaswamy, Nicholas B. Turk-Browne 등이 공동으로 완료했습니다. 논문 제목은 "다양한 기하학을 통한 비침습적 뇌-컴퓨터 인터페이스의 인간 학습"입니다. 이 연구는 미국 국립과학재단, 캐나다 고등연구소, 슬론 재단, 미국 보건복지부 산하 기관으로부터 자금 지원을 받았습니다.