저희 연구실은 수천 개 지점에서 신경 신호를 기록하고 자극할 수 있는 초소형 무선 센서 및 자극기 개발을 목표로 하고 있고 이를 통해 기존의 유타 전극 어레이(Utah electrode array)의 한계를 뛰어넘고자 합니다. Neurograin과 같은 무선 분산형 신경 센서 및 자극기 네트워크는 높은 확장성을 가지고 있는데 이를 통해 대규모 신경신호를 수집하고 수천 채널을 달성할 수 있습니다. 이는 정보전송량이 제한된 뇌-기계 인터페이스 기술을 획기적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다. 나아가, 이러한 기술은 뇌와 외부 장치 간의 정보 전달 속도를 획기적으로 향상시킬 뿐만 아니라, 인류가 뇌를 연구하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸어 뇌과학의 진보를 이끌 수 있을 것으로 기대됩니다.
Our lab aims to develop wireless, implantable microscale sensors and stimulators capable of recording and modulating neural signals across thousands of sites, thereby overcoming the limitations of the Utah electrode array. A distributed network of wireless neural interfaces, such as Neurograin, offers high scalability and can enable large-scale neural data acquisition and multi-thousand-channel communication. This approach is expected to significantly enhance brain-machine interface technology by dramatically increasing the speed and bandwidth of information transfer between the brain and external devices. Ultimately, it could fundamentally transform the way we study the brain and accelerate progress in neuroscience.
생체 신경망인 뇌와 인공 신경망인 AI를 연결하기 위해서는 기계가 뇌의 언어를 이해할 수 있어야 합니다. 이를 위해 뇌의 활동을 모사하고자 개발된 기술이 바로 뉴로모픽 기술(Neuromorphic Technology)이며, 이 기술은 전자 스파이크를 통해 뇌의 신경 활동을 모방합니다. 뉴로모픽 기술을 활용하면, 궁극적으로 뇌와 자유롭게 소통할 수 있는 뉴로모픽 기반 뇌-기계 인터페이스를 구현할 수 있습니다. 저희 연구실은 이러한 뉴로모픽 뇌-기계 인터페이스를 실현하기 위해, 고성능 센서, 신경신호 디코딩 알고리즘, 그리고 뇌에서 영감을 받은 AI 칩(Brain-Inspired AI Chip)을 개발하고자 합니다.
To connect the brain’s biological neural networks with artificial neural networks like AI, machines must be able to understand the brain’s language. Neuromorphic technology, designed to mimic neural activity, addresses this need by emulating the brain’s signaling through electronic spikes. By leveraging neuromorphic systems, we can develop brain-machine interfaces capable of seamless communication with the brain. Our lab aims to realize such interfaces by developing high-performance neural sensors, neural signal decoding algorithms, and brain-inspired AI chips.