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바이오컴퓨터
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바이오컴퓨터(Biocomputer)는 생물의 뇌에서 행해지는 여러가지 고도의 정보처리 기능을 그대로 모사하여 작동하는 컴퓨터로, SF에서 강인공지능의 대표적인 수단 중 하나로 꼽힌다.
인공지능 발전에 낙관적이었던 1980년대~1990년대 시절에 많은 조명을 받은 기술 중 하나로 과학서적 등에도 많이 언급이 되곤 했고, 특히 당시 로봇과 인공지능이 유행하던 일본 SF 창작에도 영향을 끼쳐서 자주 작품 설정에 들어가기도 했다. 현실에서의 실용화를 향한 연구는 2000년대~2010년대를 기점으로 활성화된 상황이다.
목차
개요[편집]
바아오컴퓨너는 인간이나 동물의 뇌에서 행해지는 패턴 인식, 학습, 기억, 추리, 판단 등 고도의 정보 처리 기능을 컴퓨터에 적용하려는 것이다.
바이오컴퓨터의 실현에는 두 가지 방법이 있는데, 하나는 생체 단백질의 분자 구조나 기능을 이용한 바이오칩을 사용하는 방법이고, 또 하나는 현재의 반도체 회로기술을 그대로 사용하는 방법이다. 현재 사용하는 컴퓨터는 실리콘을 이용한 반도체 소자가 주요 부품이지만, 최근 생체공학의 진보로 이런 유기물을 컴퓨터 소자로 이용할 수 있게 되었다.
바이오칩을 사용하는 방법은 단백질로 기판을 만든 뒤 그 위에 유전공학을 응용해 유기분자를 입히고, 다시 아미노산 결합물로 회로를 구성하는 한편, 스위치 회로에는 효소를 사용한다. 바이오칩은 집적밀도를 비약적으로 높일 수 있어서 초소형·초고밀도·초고속 컴퓨터의 실현이 가능하지만, 제조 조건이나 외부 제어계와의 연동 등에서 해결해야 할 과제가 많아 아직 실용화되지는 않고 있다.
생물의 뇌와 신경계를 모방한 회로 소자를 조립해서 만든 뉴로(Neuro) 컴퓨터가 있는데, 뇌의 신경 세포인 뉴런(Neuron)을 모방한 처리 요소(Cell)를 뇌 세포의 연접부인 시냅스(Synapse)를 모방한 입출력 배선으로 결합해 만든 것이다. 패턴 인식, 음성 분석, 언어 해석, 자기 학습 등의 인공지능 분야에 활용된다.
작동 원리[편집]
- 생체 분자의 활용
- DNA: DNA는 4가지 염기(A, T, G, C)의 순서로 정보를 저장하는 특징이 있다. 이러한 DNA의 정보 저장 능력을 이용하여 방대한 양의 데이터를 저장하고 처리할 수 있다.
- 단백질: 단백질은 다양한 기능을 수행하는 생체 고분자이다. 단백질의 특정한 구조와 기능을 이용하여 논리 연산이나 정보 전달 등을 수행할 수 있다.
- 세포: 살아있는 세포 자체를 컴퓨팅 요소로 활용하는 연구도 진행되고 있다. 세포는 복잡한 신호 전달 체계를 가지고 있어 정보 처리에 유용하게 활용될 수 있다.
- 분자 수준의 정보 처리
- 분자 간 상호 작용: 생체 분자들은 서로 결합하거나 분리되는 등 다양한 상호 작용을 한다. 이러한 상호 작용을 통해 정보를 인코딩하고 전달할 수 있다.
- 생화학 반응: 생체 분자 간의 화학 반응을 이용하여 계산을 수행할 수 있다. 예를 들어, 특정 분자의 농도 변화를 관찰하여 계산 결과를 얻을 수 있다.
- 병렬 처리
- 동시 다발적인 처리: 생체 시스템은 동시에 여러 가지 작업을 수행할 수 있는 병렬 처리 능력이 뛰어나다. 이러한 특징을 이용하여 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠른 속도로 복잡한 문제를 해결할 수 있다.
생체 부품을 사용하는 컴퓨터[편집]
협의적 의미의 '바이오 컴퓨터(Biocomputer)'는 바로 이것을 의미한다. 생물의 진짜 뇌를 전자기기에 부품으로 탑재시켜서 사용하거나 또는 단백질 소자 및 DNA 소자를 만들어 유기물 기반 연산소자로서 사용하는 방법으로, 불안정한 유기물에 기반하는 생체 부품을 필요로 하기 때문에 제조 및 유지나 제어 면에서 어려움이 있으나 무기물 기반 연산소자인 기존의 반도체 소자를 뛰어넘는 초고속의 정보처리를 실현할 수 있다.
이렇게 컴퓨터 소자에 뇌와 유사한 유기물 기반 생체회로를 적용하는 기술은 생명공학과 유전공학의 발전으로 인해 제창되었는데, 궁극적인 목표는 말 그대로 컴퓨터에 살아 있는 생체뇌를 달아주는 것이라 할 수 있다.
생물의 조직이나 세포 등의 생체 단백질 조직을 유기 연산소자로서 이용하는 '생체 컴퓨터(Organic Computer, Wetware Computer)'나, 생물의 DNA를 유기 연산소자로 활용하는 'DNA 컴퓨터(DNA Computer)' 등이 이러한 협의적 의미의 바이오 컴퓨터에 속한다.
사람이 단순히 직업으로 계산원(인간 컴퓨터)을 하는 것은 바이오 컴퓨터에 포함되지 않는다. 자세한 것은 해당 문서를 참조. 물론 만화 파이브 스타 스토리의 파티마 같은 경우처럼 단순한 계산원이 아니라 아예 생체 컴퓨터 노릇을 하기 위해 만들어진 인공생명체인 경우는 여기서 예외다. 통 속의 뇌 또는 그와 유사한 클리셰가 적용되어 아예 사람이 컴퓨터의 부품으로 갈려나가거나 혹은 그 정도까지는 아니어도 어떤 식으로든 사람의 뇌를 뇌-컴퓨터 인터페이스 등의 기술을 활용해 컴퓨터에 연결시켜 연산소자로 사용하는 경우 역시 단순한 계산원이라곤 보기 어려우므로 예외로 간주된다.
바이오칩, 바이오 소자[편집]
'바이오칩(Biochip)'이란 유리나 금, 실리콘, 고분자 등의 무기물 기반 물질소재에 DNA, 단백질, 펩타이드 등의 유기물 기반 생체소재를 붙여서 제작하는 칩이다. 유리나 실리콘, 고분자로는 기판을 담당하고, 단백질과 DNA는 연산자를 담당한다. 협의적 의미의 '바이오 컴퓨터'를 구현하기 위한 핵심 부품이며, 생명공학/유전공학/신경과학 분야의 최대 화두로 떠오르고 있다.
이론적으로 기존의 [[반도체] 소자를 뛰어넘는 초고속의 정보처리를 실현할 수 있으나 불안정한 유기물에 기반하는 생체 부품을 사용할 필요가 있다는 점으로 인해서 제조 및 유지나 제어 면에서 어려움이 있다는 것이 약점이 된다. 때문에 순수하게 유기물 기반 생체소재만을 사용해서 부품을 만드는 것이 아니라, 상기한 약점의 극복을 위해서 무기물 기반 물질소재를 적절히 섞음으로서 기존의 반도체 소자와의 기술적 유사성을 추가하여 생산과 유지보수 및 제어를 보다 쉽게 하도록 시도하고 있다.
분류가 굉장히 복잡하니 자세한 것은 전문적인 논문을 찾아보는 것을 추천한다. 여기선 대략적으로만 설명한다.
- 먼저 기술 레벨에 따라서 Fabrication(설계 단계), Lab on a chip(생산 단계), Detection(신경 신호 감지) 등으로 나눈다. 여기서 더 추가되기도 하나, 일단 논문에 가장 흔하게 나오는 용어들은 위 세가지인 것 같다.
- Fabrication(설계)는 조합방식과 소재에 따라서 다시 여러가지로 나뉜다. 크게 "물질소재", "생체소재", "코팅소재", "조합방식"으로 이루어지며. 조합방식은 잉크젯, 핀, 포토틸로그래피, 어드레싱 등으로 나뉜다. 여기서 상술했듯이 물질 소재는 유리, 실리콘, 금, 고분자가 대표적이다. 그리고 생체소재는 DNA, 단백질, 펩타이드가 대표적이다. 코팅은 폴리머 매트릭스가 대표적이다. 이들을 어떻게 조합하냐에 따라 설계 종류가 나뉜다.
- Lab on a chip(생산)은 공정기술과 공정기기로 이루어진다. 공정기술은 플라스틱 머시닝과 실리콘 머시닝이 대표적이다. 공정기기는 그때그때마다 달라지는 것 같으니 설명하지 않겠다.
이러한 바이오 컴퓨터가 화두로 떠오른 것은 기존의 반도체 기반 컴퓨터가 물리학적인 한계에 봉착했기 때문이다. 기존의 반도체 소자는 실리콘 웨이퍼 위에 빛에 반응하는 감광제를 바른 다음 회로도가 그려진 필름을 덧씌우고 자외선을 쪼이는 과정을 반복해 만든다. 하지만 자외선 파장이 만들어낼 수 있는 선폭 두께가 0.1㎛(미크론)이라 그 이하의 크기로는 반도체를 만들 수 없다. 여기에 점점 집적도가 높아지다 보니 회로 간격이 좁아져 오작동과 발열 등의 수많은 문제들이 심하게 발생한다. 미봉책으로 하프늄 기반 하이-K와 메탈 게이트, 탄소나노튜브, 그래핀을 소재로 사용하면 조금 커버할 수 있겠지만 이것들은 어디까지나 미봉책에 불과하다.
기존의 반도체 소자의 물리학적 한계를 극복하기 위한 다른 대안으로는 양자역학적 원리를 활용한 양자 컴퓨터가 연구되고 있는데(여담이지만 이쪽의 경우에도 현실에서의 실용화를 향한 연구는 2000년대~2010년대를 기점으로 활성화된 상황이다.), 양자 컴퓨터는 이론상 생체 부품을 사용하는 바이오 컴퓨터보다 성능상으론 오히려 우위이며 반도체 소자에 바탕을 둔 기존의 컴퓨터공학의 연장선상의 기술이기 때문에 상용화 시도도 보다 빨리 이루어지고 있다. 그러나 이러한 양자 컴퓨터는 기업이나 정부를 위한 슈퍼컴퓨터로서 주로 개발되고 있으며(상기한 상용화 시도도 주로 슈퍼컴퓨터로서의 상용화에 치중하고 있다.), 소형화나 경량화 등 실용성에 있어 중요한 요소들을 개선하기가 기술적으로 매우 어렵고 동작의 불안정성도 생각 이상으로 커서 개인용 컴퓨터로서는 그다지 발전이 없는 상태다. 그래서 본질적으로 살아 있는 컴퓨터와 다를 바 없는 동물의 뇌를 연구대상으로 삼아, 동물기계(?)를 인공적으로 만들고 통제하여 바이오 컴퓨터로서 활용하는 방법에 대해 연구하고 있는 것이다. 바이오 컴퓨터도 불안정한 유기물에 기반하는 생체 부품을 사용하기 때문에 동작의 불안정성이 크긴 하지만, 양자 컴퓨터에 비해서는 상대적으로 안정적인 기술이라고 평가된다.
고성능의 휴대가능한 뇌-컴퓨터 인터페이스를 구축하기 위해선 바이오 컴퓨터의 개발이 필수적이라고 한다.
인공신경망과 뉴로모픽 컴퓨터[편집]
인공신경망과 뉴로모픽 컴퓨터는 기존의 반도체 기반 컴퓨터를 기반으로 인간의 뇌의 정보처리를 모사하여 인간의 뇌를 복제하는 기술이다. 일단 이론상으론 기존의 반도체 기반 컴퓨터의 연장선상의 존재인 양자 컴퓨터를 기반으로 할 수도 있다. 이들 중에서도 인공신경망 기술은 인공지능 기술 및 기계학습 기술의 중핵을 이루는 기술로서 실용화가 진척되고 있다. 2000년대~2010년대에 들어와서 인공지능의 구현을 위한 핵심 기술로 떠오르고 있는데, 구글 딥마인드의 DQN 및 알파고가 이 기술을 대표하는 실용화 사례로 꼽힌다.
이 경우 광의적 의미의 바이오 컴퓨터이긴 해도 생체 부품을 사용하지 않는 관계로 협의적 의미의 바이오 컴퓨터에는 해당되지 않기 때문에 오해를 살 수도 있는 중의적인 명칭인 '바이오 컴퓨터(Biocomputer)'라는 명칭은 쓰지 않으며, '뉴로모픽 컴퓨터(Neuromorphic computer)' 등의 다른 명칭으로 호칭한다.
제조 및 유지나 제어 면에서 어려움이 있는 불안정한 유기물 기반 생체 부품을 사용할 필요가 없고 기존의 반도체 소자를 이용하는 컴퓨터에 그대로 적용되는 기술이기에 실용성과 범용성이 높으며, 기존의 컴퓨터공학의 연장선에 있는 기술 개념이니만큼 향후에는 양자 컴퓨터와 같은 다른 기술과의 접목도 전망할 수 있기에 앞으로의 잠재성 역시 높다.[3] 하지만 기존의 반도체 소자를 기반으로 하고 있다는 점이 역으로 기술적인 한계로 작용하고 있기도 하다. 상기한 대로 기존의 반도체 소자가 지닌 물리학적인 한계는 이미 자명한 상황이기 때문에, 기존의 반도체 소자의 물리학적 한계를 극복할 수 있는 수단인 양자 컴퓨터 등과의 접목이 없이는 기술적인 한계의 극복이 어려운 형편이다.
딥 러닝(Deep Learning) 알고리즘 등의 기계학습 알고리즘을 활용하여 뇌의 신경구조를 본뜬 '소프트웨어'로 인간의 뇌의 신경망을 복제하는 기술은 '인공신경망(Artificial Neural Network)'이라 부르고, 이와 반대로 뇌의 신경구조를 본뜬 '하드웨어'로 인간의 뇌의 신경망을 복제하는 기술은 '뉴로모픽 컴퓨터(Neuromorphic Computer)'라 부른다.
바이오 컴퓨터의 장점[편집]
- 높은 정보 저장 밀도: DNA는 매우 작은 공간에 방대한 양의 정보를 저장할 수 있습니다.
- 병렬 처리 능력: 생체 시스템의 고유한 특징인 병렬 처리를 통해 기존 컴퓨터보다 빠른 속도로 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
- 저에너지 소비: 생체 반응을 이용하기 때문에 기존 컴퓨터보다 에너지 효율이 높습니다.
- 자기 복제 능력: DNA를 이용한 경우, 정보를 복제하여 새로운 컴퓨터를 만들 수 있습니다.
바이오 컴퓨터의 한계점[편집]
- 불안정성: 생체 분자는 외부 환경에 민감하게 반응하여 기능이 저하될 수 있습니다.
- 복잡성: 생체 시스템은 매우 복잡하여 제어하기 어렵습니다.
- 상용화 어려움: 아직까지 기술적인 문제와 비용 문제 등으로 상용화가 어렵습니다.
바이오 컴퓨터와 일반 컴퓨터 비교[편집]
특징 바이오 컴퓨터 일반 컴퓨터 기본 원리 생체 분자(DNA, 단백질 등)의 상호 작용을 이용한 정보 처리 전자 신호를 이용한 0과 1의 디지털 정보 처리 구성 요소 생체 분자, 세포 등 실리콘 칩, 메모리 등 정보 저장 DNA 염기 서열, 단백질 구조 등 메모리 셀 정보 처리 생화학 반응, 분자 간 상호 작용 논리 회로를 통한 연산 장점 높은 정보 저장 밀도, 병렬 처리 능력, 저에너지 소비, 자기 복제 능력 빠른 연산 속도, 높은 정확도, 다양한 소프트웨어 지원 단점 불안정성, 복잡성, 상용화 어려움, 느린 연산 속도 높은 에너지 소비, 환경 오염 가능성 활용 분야 의료, 환경, 에너지, 인공지능 등 모든 산업 분야 발전 가능성 높음 (새로운 생체 분자 발견, 합성 생물학 발전 등) 높음 (반도체 기술 발전, 소프트웨어 개발 등)
바이오컴퓨터의 미래[편집]
바이오 컴퓨터는 아직 초기 단계이지만, 의료, 환경, 에너지 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있다. 특히, 인공지능과의 결합을 통해 더욱 강력한 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
- 의료 분야: 질병 진단, 신약 개발 등에 활용되어 의료 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
- 환경 분야: 환경 오염 물질 감지, 생태계 모니터링 등에 활용되어 환경 문제 해결에 기여할 수 있다.
- 에너지 분야: 새로운 에너지원 개발, 에너지 효율 향상 등에 활용되어 에너지 문제 해결에 도움을 줄 수 있다.
- 기타 분야: 로봇, 인공지능, 컴퓨터 보안 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 있다.
참고자료[편집]
- 〈바이오 컴퓨터〉, 《사이트명》
- 〈바이오컴퓨터〉, 《손에 잡히는 IT 시사용어》
- 엔지니어대디, 〈바이오 컴퓨터의 원리: 일반 컴퓨터와 비교〉, 《티스토리》, 2024-11-19
같이 보기[편집]
