IBM이 개발한 인공 혀의 비밀

처음부터 새로운 맛의 조합을 만들어 낼 수 있는 AI는 새로운 것이 아니지만, 인간처럼 그 맛을 느낄 수 있다면 어떨까요? IBM의 취리히에 기반을 둔 R&D 사업부의 연구원들은 최근 발간된 논문(‘스마트폰과 클라우드 플랫폼을 활용한 휴대용 전위 측정용 전자 혀’)과 함께 게재된 블로그 게시물에서 음료와 다른 액체의 맛을 채취하기 위해 고안된 인공 혀를 자세히 소개했습니다.

이러한 시스템은 음식과 음료에 대한 공급망에서 안전을 보장하는 데 사용될 수 있는데요. 실제로 이러한 음식물의 공급망 내에서는 비용이 많이 드는 실험을 하는 것 외에는 제품에 붙어 있는 라벨의 성분들을 확인할 방법이 거의 없기 때문에 이러한 인공 혀가 더욱 간편하고 쉽게 실 사용될 가능성이 높습니다. 악의를 가진 공급자들은 공급망에 낮은 품질의 제품을 제공할 수 있고, 위조 업체들은 실험실에서 테스트할 가능성이 가장 적은 화학 화합물을 첨가함으로써 실제 제품처럼 위조할 수 있습니다.

 

외딴 지역의 호수나 강의 즉각적인 수질 점검에 관심이 있는 정부 기관, 원료의 출처를 확인하려는 제조업체 또는 위조 와인이나 위스키를 식별하려는 식품 생산자를 고려해 본다면, 실제로 입에 넣지 않고서도 그 맛의 상태를 내고자 하는 방법은 상당히 많이 있습니다. 이러한 과정을 통해서 우리는 그동안 인공 센서가 우리의 입맛이 어떤 물질을 쉽게 인식할 수 있도록 많은 변화가 있었다는 것을 알 수 있습니다.

 

오늘날에 사용되는 첨단 테이스팅 머신이 제공하는 기능은 1개 분자당 알아낼 수 있는 센싱에 특화되고 최적화되는 경향이 있다는 점에 주목해야 합니다. 이와는 대조적으로 이번 연구팀이 개발한 인공 혀는 여러 가지의 가능성 있는 다양한 조합 방식으로 다양한 분자로 구성된 화합물을 측정 대상으로 하고 있습니다. 개별적인 센서는 다른 화학 물질에 동시에 반응하게 되는데요. 이것은 뚜렷하게 식별되는 단 1개의 물질이 없기 때문에 잘못 측정될 가능성이 현저하게 줄어들게 됩니다.

 

연구팀이 개발한 인공 혀는 특별하게 합성된 폴리머로 코팅된 전극 쌍을 포함하는 전기 화학 센서들의 배열을 활용하고 있는데, 각각의 전압 신호를 통해서 분자 조합의 상태에 반응하게 됩니다. 또 모든 쌍의 전극에서 결합된 전압 신호는 주어진 액체의 디지털 값을 만들어내게 되는데 이것은 아주 쉽게 스마트폰 앱과 서버로 전송할 수 있습니다.

 

이러한 방식으로 서버에 올라간 데이터들은 클라우드 서버 안에서 지속적으로 인공지능 학습을 하게 되는데요. 이렇게 훈련된 머신 러닝 모델은 이 액체의 디지털 값을 데이터베이스와 비교하면서 어떤 액체가 화학적으로 가장 유사한지 알아낸 다음 그 결과를 스마트폰 앱으로 전송시킵니다. 아주 간편하고 뛰어난 방식으로 쉽게 액체의 맛의 상태를 알 수 있는 것이죠. 하지만 작은 단점이 있다면 데이터베이스에 새로운 액체를 추가하려면 대상 액체의 전압을 여러 번 측정해야 데이터를 머신 러닝 모델에 적용할 수 있는 부분이 어려움으로 남아 있습니다. 하지만 이러한 과정을 현재까지 연구를 통해 1분 정도로 그 소요시간을 축소시키는 등 크게 문제가 되는 것은 아닙니다.

 

대부분 많은 사람들은 이 인공 혀가 언젠가는 사람의 소변과 같이 더 극단적인 액체의 형태까지 그 디지털 값을 인식할 수 있기를 기대하고 있는데요. 이것은 우리의 앞으로의 미래를 위해서 더욱 중요한 이슈입니다. 글로벌 인구 구성의 추세 안에서 노년층은 더욱 늘어만 가고 영유아, 청소년 층은 갈수록 점점 줄어들고 있습니다. 이제 고령화와 장수의 시대를 대비해야 할 때 이기도 하죠. 그렇기 때문에 이러한 인공 혀가 사람의 소변을 측정한다는 것의 의미는 인간의 전반적인 건강 상태를 아주 쉽게 평가할 수 있을 뿐만 아니라 몸속의 대사 반응을 치료에 참고하고 적용함으로써 임상 시험의 경우 환자의 그룹화를 가능하게 해 줄 수 있습니다.

 

한 가지의 연구 개발품이 시작은 협소한 목적으로 시작되지만 결국에는 전 인류적으로 긍정적인 여러 가지 목표에 부합되도록 사용성이 증가되는 경우가 많습니다. 이 인공 혀도 바로 그러한 경우입니다. 지속적인 연구를 통해 앞으로는 인공 혀가 보조적인 휴대용 화학 센서의 역할로써 많은 산업 분야에 큰 변화를 불러일으킬 수 있을 것 같습니다.

 

특히 인간이 겪을 수 있는 질병들 중에 심장병은 사람이 쉽게 인지할 수 없을 타이밍으로 닥칠 수 있고 특히 이 질병은 치료에 많은 비용이 소요됩니다. 한 예로 심장병으로 인해 미국에서는 1년간 약 6억 6천 명이 사망한다는 조사 결과도 있는데 단지 사망한다는 것에 그치는 것이 아니라 그로 인한 의료 서비스나 약물 치료, 사회적 손실들을 감안할 때, 약 2천억 달러나 측정될 수 있다고 하니 정말 큰 이슈가 아닐 수 없습니다. 2013년부터 일부 연구실에서는 심장 질환 모니터링 소프트웨어와 AI, 심전도 센서로 심장에 무리를 주는 혈류를 변화시키려고 해왔습니다. 그만큼 새로운 자본과 연구가 계속해서 진행되고 있는 분야가 바로 심장질환인데요. 이러한 심장 질환의 영향을 받는 사람들이 엄청나게 많아지면서 심장 검사와 모니터링의 진보가 당장 시급하다는 것을 반등하고 있습니다. 그렇기 때문에 더욱더 인공지능은 현대 의학에서 가장 강력한 변화 중에 하나로써 임상 의사보다 정확하게 예측하고 더 확실하게 진단해줄 수 있을 뿐만 아니라 결국은 환자에게 최상의 치료를 제공할 수 있는 계기가 될 수 있는 것이죠.

 

심장 소리는 일반적으로 모든 분리된 심장 박동에 대해 2개의 일반 소리로 구성되게 됩니다. 심장 내부의 정상적인 혈류의 흐름은 평범하지만, 이것이 방해받거나 역 흐름이 발생하는 등의 문제가 발생하면 주변 조직이 진동하면서 일종의 소음을 만들어 내게 됩니다. 하지만, 이러한 일종의 소음은 심장 박동 소리와 겹치게 되면서 청진기로 인식하기 어렵습니다. 이 때문에 여러 개의 심장 소리 데이터들로 학습된 AI 모델들이 건강한 소리와 그렇지 않은 소리를 구별해 낼 수 있는 것이죠. 구체적으로는 앞서 말한 2개의 일반 소리의 위치를 고정시켜서 그 일종의 소음이 수축기인지 이완기인지를 판별하고 심장 세동과 정상적인 부비동 리듬의 측정뿐 아니라 높은 심장 박동수, 비정상적으로 높은 심박수, 정상적으로 느린 심장 박동수, 조기 심실 수축 등 심장의 전기 기계적 활성화 시간을 측정해 낼 수 있습니다.

 

최근의 연구들은 인공 혀에서부터 시작해서 사람의 건강에 이르기까지 다양한 분야를 통해 AI의 역할을 크게 키우고 있습니다. 머신 러닝이 환자들의 결과에 긍정적인 영향을 미치고 치료의 질을 향상할 수 있도록 다양한 연구가 지속되길 기대해 봅니다.