저희 연구실은 수천 개 지점에서 신경 신호를 기록하고 자극할 수 있는 초소형 무선 센서 및 자극기 개발을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 기존의 유타 전극 어레이(Utah electrode array)를 비롯한 뇌공학의 한계를 뛰어넘고 뇌를 더욱더 포괄적으로 관찰하는 새로운 도구를 개발하고자 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 뇌-기계 인터페이스에서 로봇팔의 제어속도, 키보트 타이핑 속도 등을 획기적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다. 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 laboratory aims to develop ultra-miniature wireless sensors and stimulators capable of recording and stimulating neural signals across thousands of distinct points. By doing so, we seek to overcome the limitations of current neuroengineering technologies, such as the Utah electrode array, and create new tools for more comprehensive brain observation. Wireless, distributed networks of neural sensors and stimulators, such as 'Neurograins,' offer high scalability, enabling large-scale neural signal acquisition and the realization of thousands of channels. This advancement is expected to dramatically improve performance in Brain-Machine Interfaces (BMI), specifically in the control speed of robotic arms and keyboard typing rates. Ultimately, this technology promises to not only significantly enhance the information transfer rate between the brain and external devices but also fundamentally transform our approach to brain research, driving the next frontier 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.