영국 맨체스터대(University of Manchester)에 따르면 인간두뇌를 모델링한 세계에서 가장 큰 슈퍼 컴퓨터인 스핀네이커(SpiNNaker)를 구축했다.스핀네이커는 영국에 기반을 두고 있는 2006년부터 EPSRC(Engineering and Physical Sciences Research Council)의 초기 자금 지원을 바탕으로 연구가 시작됐다.스핀네이커의 제작에 £1500만 파운드의 자금과 10년 이상의 기간이 소요됐다. 이제는 신경과학, 의학 및 컴퓨팅 연구 이니셔티브인 유럽 인간뇌프로젝트(HBP)의 지원을 받을 예정이다.1초당 2억건이 넘는 동작을 수행할 수있는 백만 개의 프로세서가 구비돼 있다. 인간의 뇌에서 영감을 얻은 스핀네이커는 수십억 개의 소량의 정보를 동시에 전송할 수 있는 것으로 평가된다.스핀네이커를 이용해 뇌의 피질 부분의 8만개의 뉴런 모델을 시뮬레이션했다. 또한 퇴행성 및 진행성 신경질환인 파킨슨병의 영향을 받는 뇌의 기초 신경절(basal ganglia)의 시뮬레이션 실험을 진행한 바 있다.향후 최대 10억개의 생물학적 뉴런을 실시간으로 모델링하거나 인간 뇌의 추정된 1000억개의 생물학적 뉴런의 약 1 %를 모델링할 방침이다.수퍼 컴퓨팅 능력을 이용한 시뮬레이션은 뇌 질환 및 장해에 대한 새로운 치료법을 이끌어 낼 수 있는 신경과학 연구를 크게 가속화 시킬 수 있을 것으로 기대된다.참고로 유럽 인간뇌프로젝트(HBP)는 2013년 시작된 유럽연합(EU)이 후원하는 10년 프로젝트이다. 유럽 전역의 100개 이상의 대학, 연구시설 및 병원에 근무하고 있는 500명의 과학자가 참가하고 있다.▲ UK-ManchesterUniversity-SpiNNakerProject-superComputer-homepage▲ 맨체스터대의 스핀네이커 프로젝트 관련 자료(출처 : 홈페이지)

일본 교토대(Kyoto University)에 따르면 인공지능(AI)으로 생각을 해독해 시각화하는 새로운 기술을 개발했다. Guohua Shen, Horikawa Tomoyasu, Majima Kei, Yukiyasu Kamitani 등이 개발에 참여했다.새로운 기술은 과학자들이 새의 그림이나 카우보이 모자를 쓰고있는 남자와 같은 색과 구조의 멀티층을 가진 좀 더 정교한 계층적 이미지를 해독해 시각화할 수 있는 것으로 평가된다.머싱러닝(Machine Learning)은  이전에 뇌 스캔(MRI 또는 ​​자기공명 영상)을 연구하고 흑백 문자 또는 간단한 지형과 같은 단순한 바이너리 이미지를 참조할 때 사람이 생각하는 것을 시각화하는 데 사용되고 있다.과거의 방법에서는 이미지가 픽셀 또는 단순한 형태로 구성된다고 가정했다. 그러나 교토대 과학자들은 사람의 뇌 활동을 파악해 사람이 보고 있는 이미지를 재구성하거나 재창조하는 방법을 연구했다. 이 방법을 통해 컴퓨터가 이진 픽셀뿐만 아니라 객체를 감지할수 있도록 한다. 이 신경망(인공지능) 모델은 인간 두뇌의 계층적 구조를 위한 프록시로 사용될 수 있는 것으로 판단된다.과학자들은 연구를 위해 10개월 동안 3가지 주제인 자연의 이미지, 인공적인 기하학적 모양, 다양한 길이의 알파벳 문자를 표시했다. 자연적 이미지는 조류 또는 사람의 사진 등을 활용했다.어떤 경우에는 피실험자가 25개의 이미지 중 하나를 보고 있을 때 뇌활동이 측정됐다. 다른 경우에는 피실험자가 이전에 보여 졌던 이미지를 생각하도록 요청 받았을 때 이후에 뇌활동을 기록했다. 두뇌 활동이 검사되면 컴퓨터는 정보를 해독해 피설험자의 생각을 시각화했다.시각화 기술을 사용하면 그림을 그리거나 단순히 상상을 통해 예술작품을 만들 수도 있으며, 인간의 꿈을 컴퓨터로 시각화할 수도 있다. 정신병 환자의 환각을 활용해 그들의 치료를 돕도록 시각화할 수도 있다.참고로 전 구글GoogleX의 디스플레이팀장인 Mary Lou Jepsen은 10년 안에 텔레파시를 가능하게 할 모자를 만들기 위해 노력하고 있다.기업가인 Bryan Johnson은 신경 기능을 향상시키기 위해 뇌에 이식할 컴퓨터 칩을 제작하기 위한 연구를 지속하고 있는 것으로 알려져 있다. 미개척 분야인 인간의 뇌활동을 연구하기 위한 과학자들의 노력은 오늘도 진행 중이다. ▲ Japan-Kyoto-visualization-thinking▲인공지능을 이용한 시각화 과정(출처: 교토대 홈페이지)