[아이티데일리] AI가 사람의 정신건강상태를 알려주고, 슈퍼맨 같은 시각적 능력도 제공하는 미래가 5년 내로 펼쳐질 것이라는 전망이 나왔다.

6일 IBM은 향후 5년 내에 인간이 일하고 생활하며 소통하는 방식을 변화시킬 것으로 예상되는 획기적인 과학적 혁신들을 선정, 이를 연례 ‘IBM 5 in 5’ 보고서를 통해 발표했다. 그 주요 내용은 다음과 같다.

“인공지능(AI)이 사람의 말을 분석해 그 사람의 정신건강상태를 보여줄 것”

매년 미국 성인 5명 중 1명은 신경계질환(헌팅턴병, 알츠하이머병, 파킨슨병 등) 또는 정신질환(우울증 또는 정신병) 등 정신건강에 이상을 겪고 있다. 또한 심각한 정신질환을 앓고 있는 사람들 중 절반 정도는 어떠한 치료도 받지 못하고 있는 실정이다. 전 세계적으로 정신질환에 드는 치료비용은 당뇨병, 호흡기 질환 및 암 치료비용을 모두 합한 것보다 높다. 정신질환의 경제적 부담은 미국에서만 연간 1조 달러에 이르고 있다.

뇌가 완전하게 해석할 수 없는 ‘블랙박스’라면, 말과 글은 이를 여는 ‘열쇠’라 할 수 있다. 향후 5년 내에 사람들의 말과 글은 정신적·신체적 건강의 지표로 사용될 것이다. 새로운 코그너티브(인지) 시스템이 사람의 말과 글을 분석해 패턴을 발견하면, 이 패턴은 초기 단계의 정신 및 신경계 질환을 알려주는 신호를 제공할 것이다. 이를 통해 의사와 환자들은 보다 효과적으로 질환을 예측하고 감시하며 추적할 수 있다.

IBM의 과학자들은 말에서 패턴을 발견해 임상의들이 정신증, 조현병, 조광증, 우울증 등을 정확하게 예측하고 감시할 수 있도록 머신러닝(기계학습) 기법과 함께 정신과 인터뷰의 녹취록과 음성자료를 사용하고 있다. 현재 이 기술을 사용하면 약 300단어만을 갖고도 임상의들은 사용자의 정신병 가능성을 예측할 수 있다.

향후 비슷한 기법들이 파킨슨, 알츠하이머, 헌팅턴 질환, PTSD 또는 자폐증과 ADHD 등과 같은 행동질환을 가진 환자들을 돕는데 사용될 수 있다. 코그너티브 컴퓨터는 환자의 말이나 글로 작성된 단어들을 분석해 의미나 구문, 억양 등 언어를 통해 어떠한 ‘신호’를 찾을 수 있다. 또한 이러한 측정결과들과 웨어러블 기기 및 이미징 시스템(MRI 및 EEG)의 결과를 결합해 개인들에 대해 보다 완벽하게 그려냄으로써, 의료 전문가들이 기저질환을 보다 완벽하게 파악, 이해 및 처치할 수 있도록 돕는다.

과거에는 눈으로 볼 수 없었던 이 같은 신호는, 환자가 특정한 정신상태로 접어들 가능성을 나타내거나 치료계획이 어느 정도 효과적인지를 보여주는 역할을 할 것이다. 또한, 사람들은 매일 가정에서 건강을 체크함으로써 정기적으로 병원을 방문하는 수고를 줄일 수 있다.

“하이퍼이미징과 인공지능은 슈퍼맨과 같은 시각적 능력을 제공할 것”

전자기 스펙트럼의 99.9% 이상은 육안으로 관찰할 수 없다. 지난 100년간 과학자들은 서로 다른 파장으로 에너지를 방출하고 감지할 수 있는 기기를 개발해 냈다. 오늘날 그러한 기기들 덕분에 의료 영상 촬영, 치아 내부 충치 확인, 공항보안 검사 또는 안개 속 항공기 착륙 등이 가능해졌다. 하지만 이들 기기들은 고도로 전문적이며 고가인데다 전자기 스펙트럼의 특정 부분만 볼 수 있다는 한계가 있다.

향후 5년 간 하이퍼이미징(Hyperimaging) 기술 및 인공지능을 이용하는 새로운 이미징 기기들은 전자기 스펙트럼의 여러 대역들을 결합해 가시광선대를 뛰어넘어 폭넓게 볼 수 있도록 할 것이다. 이를 통해 이전까지는 알려지지 않았거나 보이지 않았던 통찰력을 얻을 수 있으며 잠재된 위험을 밝혀낼 수 있게 될 것이다. 중요한 것은 이들 기기들이 휴대 가능하고 저렴하며 쉽게 접근할 수 있다는 점이다. 따라서 슈퍼맨과 같은 시각적 능력은 사람들의 일상생활 속으로 널리 보급될 수 있게 될 것이다.

주변의 보이지 않거나 어렴풋하게 보이는 물리적인 현상에 대한 확실한 시야 확보는 운전자와 자율주행자동차들이 도로와 교통상황을 보다 분명하게 파악할 수 있도록 도와준다. 예를 들어, 밀리미터파 이미징, 카메라 및 기타 센서를 이용해 하이퍼이미징 기술은 자동차가 안개나 빗속에서 시야를 확보하거나, 빙판과 같은 위험하고 잘 보이지 않는 도로 상태를 감지할 수 있으며, 전방에 사물이 있는지, 거리나 크기는 어떠한지를 알려줄 수 있다. 코그너티브 컴퓨팅 기술들은 이러한 데이터에 대해 추론해 전방의 사물이 쓰레기통인지, 도로를 건너는 사슴인지, 아니면 타이어 펑크를 초래할 수 있는 도로 구덩이인지를 인식하게 될 것이다.

이와 동일한 기술들은 스마트폰에 내장돼 음식 사진을 촬영하면 영양가나 섭취 안전성 여부를 보여주고, 의약품 또는 은행 수표의 하이퍼이미지는 위조 여부를 알려 줄 수 있게 된다. 과거에는 인간이 지각할 수 있는 범위 밖에 있었던 것들이 시계로 들어오게 되는 것이다.

IBM의 과학자들은 실용적이고 경제적인 다양한 장치 또는 기기에 활용될 수 있도록 하나의 플랫폼에서 전자기 스펙트럼의 각 부분을 ‘보는’ 소형 하이퍼이미징 플랫폼을 현재 개발하고 있다.

“매크로스코프가 지구의 복잡성을 보다 상세하게 이해할 수 있도록 도울 것”

오늘날 물리적인 세계는 생태계의 상호 연결되고 복잡한 면들의 일부만을 드러내고 있다. 우리는 엑사바이트 용량의 데이터를 수집하고 있지만 대부분은 정리되지 않고 있다. 실제로 데이터 사이언티스트들은 데이터가 알려 주려는 내용의 분석과 이해가 아니라 데이터 정리에 업무 시간의 약 80%를 투입하고 있다.

사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 수백 만 개의 사물들에서 새로운 데이터 소스가 쏟아져나오고 있다. 이미 60억 대 이상의 커넥티드 장치들이 매월 수십 엑사바이트의 데이터를 생성하고 있으며, 데이터는 매년 30% 이상의 양적 증가율을 나타내고 있다. 정보, 비즈니스 트랜잭션과 소셜 상호작용을 성공적으로 디지털화한 후, 우리는 지금 현실세계를 디지털화하는 과정에 있다.

향후 5년 내에 우리는 머신러닝 알고리즘과 소프트웨어를 이용해 현실세계에 대한 정보를 정리함으로써 수십 억 대의 장치에서 수집한 방대하고 복합적인 데이터를 우리의 시계와 이해의 범위 내로 가져오게 될 것이다. 이를 ‘매크로스코프(Macroscope)’라 부르며, 이는 초소형 대상을 보는 현미경이나 먼 곳을 볼 수 있는 망원경과 달리, 지구상의 모든 데이터를 종합해 분석함으로써 그 의미를 찾아내는 소프트웨어와 알고리즘 시스템이다.

예를 들어 기후, 토양 상태, 수위 및 관개 실무에 대한 관계 등에 대한 데이터를 종합하고 정리, 분석하는 일은 신세대 농부들로 하여금 올바른 작물과 적절한 파종 위치를 선정하고, 귀중한 상수도를 절약하면서 최적의 생산량을 산출하는 방법과 같은 통찰력을 확보하게 할 것이다.

2012년 IBM 리서치는 갤로 와이너리(Gallo Winery)에서 이 개념에 대한 연구에 착수했으며 관개, 토양 및 기후 데이터에 위성 이미지 및 기타 센서 데이터를 통합함으로써 최적의 포도 수확량 및 품질을 산출하는데 필요한 구체적인 관개를 예측했다. 향후 매크로스코프 기술들은 이 개념을 전 세계 모든 곳으로 확장할 수 있도록 지원할 것이다. 이 기술의 적용은 지구에서 멈추지 않는다. 망원경에서 수집한 다양한 계층과 규모의 데이터에 대한 복잡한 색인화를 처리하고 데이터 간 상관관계를 분석함으로써 소행성 상호 간의 충돌을 예측하고 소행성의 구성성분에 대한 자세한 내용을 학습할 수도 있다.

“메디컬 랩 ‘온어칩’이 나노 단위로 질병을 추적하는 건강 조사관 역할을 할 것”

질병의 조기 발견은 매우 중요하다. 대개의 경우, 질병은 일찍 발견될수록 치료하거나 적절하게 제어할 수 있는 가능성이 높다. 하지만, 암이나 파킨슨 등과 같은 질병은 발견이 매우 어려우며 증상이 나타날 때까지 몸속에 숨어있는 경우가 많다. 건강 상태에 대한 정보는 타액, 눈물, 혈액, 소변, 땀 등과 같은 체액 내 초소형 바이오 입자에서 추출될 수 있다. 그러나 기존의 과학적 기법들은 머리카락 한 올의 직경보다 수천 배 작은 이들 바이오 입자들을 포착하고 분석하는 것에 난항을 겪어왔다.

향후 5년 내에 새로운 ‘메디컬 랩 온어칩(Medical labs on a chip)’은 나노기술 건강 조사관의 역할을 수행할 것이며, 체액에서 눈에 보이지 않는 단서를 추적하고 의사의 진단을 받을 필요가 있는지 즉시 알려줄 것이다. 목표는 정식 생화학 연구소에서 일반적으로 실시되는 질병 분석에 필요한 모든 공정을 단일 실리콘 칩으로 축소하는 것이다.

랩온어칩(lab-on-a-chip) 기술은 궁극적으로 편리한 휴대용 기기에 탑재된다. 따라서 사람들은 정기적으로 원하는 시간에 자신의 집에서 빠르게 소량의 체액을 통해 바이오마커(biomarker)를 측정할 수 있게 되며, 이러한 정보 스트리밍을 클라우드로 전송할 수 있게 된다. 여기에 수면 모니터 및 스마트 워치 등과 같은 여타 IoT 지원 기기들의 데이터가 결합되면 인공지능 시스템에 의해 분석돼 통찰을 얻을 수 있다. 종합적으로 이 데이터는 건강에 대한 심층적인 견해를 제공하고, 질병의 최초 증상에 대해 경고함으로써 병이 진행되기 전에 미리 막을 수 있도록 돕는다.

IBM 리서치의 과학자들은 DNA, 바이러스 및 엑소좀(exosome)에 접근할 수 있는 크기인 직경 20나노미터까지 바이오 입자를 분리하고 격리시킬 랩 “온어칩” 나노기술을 개발하고 있다. 이들 입자들은 증상이 나타나기 전에 질병의 존재 여부를 밝히기 위해 분석될 것이다.

“스마트 센서들이 빛의 속도로 환경오염을 감지할 것”

대부분의 오염물질들은 인간의 눈에 보이지 않지만, 그 영향력은 결코 간과할 수 없다. 예를 들어, 메탄은 천연가스의 주요 성분이며 일반적으로 청정 에너지원으로 인식되고 있다. 하지만 메탄이 사용되기 전에 공기 중으로 누출되면 지구 대기권의 온난화를 발생시킬 수 있다. 메탄은 이산화탄소(CO2)에 이어 지구 온난화의 두 번째 주요 원인으로 추정되고 있다.

미국에서 석유와 가스 시스템에서의 배출은 대기 중 메탄가스의 가장 큰 산업적 공급원이다. 미국 환경보호국은 2014년 천연가스 시스템에서 900만 미터 톤 이상의 메탄가스가 누출된 것으로 추정하고 있다. 100년간의 CO2 측정치는 미국 철강, 시멘트, 알루미늄 제조시설을 합한 것보다 더 많은 온실 가스를 방출한 것으로 나타났다.

향후 5년 내에, 천연가스 추출 유정과 창고시설, 그리고 급유관을 따라 설치된 새롭고 경제적인 센싱 기술들은 업계로 하여금 보이지 않는 누출을 실시간으로 찾아낼 수 있도록 도울 것이다. 무선으로 클라우드에 연결된 IoT 센서망은 방대한 천연자원 기반시설에 대한 지속적인 모니터링을 제공할 것이며, 몇 주가 아니라 몇 분 내에 누출을 발견함으로써 오염과 낭비는 물론 참사가 발생할 가능성까지 줄일 수 있다.

IBM의 과학자들은 이러한 비전을 실현하기 위해 사우스웨스턴에너지와 같은 천연가스 생산업체와 협력해 ARPA-E MONITOR(Methane Observation Networks with Innovative Technology to Obtain Reductions) 프로그램의 일환으로 지능적인 메탄 감시 시스템의 개발을 연구하고 있다.

IBM 리서치의 핵심은 데이터를 빛의 속도로 전송함으로써 말 그대로 빛의 속도로 컴퓨팅이 수행되도록 하는 새로운 기술인 ‘실리콘 포토닉스(silicon photonics)’이다. 이들 칩은 지상의 센서망 또는 기반시설 내부에 내장될 수 있으며 심지어 무인 드론을 날릴 수 있다. 또한, 실시간 바람 데이터, 위성 데이터, 기타 경험적인 정보들이 결합돼 생성된 통찰은 오염 발생 시 오염원과 오염 양을 탐지하는 복잡한 환경모델을 개발하는 데 사용될 수 있다.

다리오 길(Dario Gil) IBM리서치 과학·기술 담당 부사장은 “과학계에는 세계를 완전히 다른 방식으로 볼 수 있도록 해주는 장비를 개발해온 훌륭한 전통이 있다. 예를 들어, 현미경은 육안으로는 볼 수 없는 초소형 피사체를 볼 수 있도록 했으며, 온도계는 지구와 인체의 온도를 이해할 수 있도록 했다. 인공지능과 나노기술이 발전함에 따라, IBM은 향후 5년 내에 현재 우리 세계에서 보이지 않는 복잡한 시스템을 볼 수 있도록 도와줄 차세대 과학 기기의 발명을 목표로 삼고 있다”고 밝혔다.