MoGen: 합성 뉴런이 뇌 매핑 AI를 개선하여 오류 4.4% 감소

Google Research는 뇌 매핑을 개선하기 위해 실제와 같은 합성 뉴런 형태를 생성하는 생성형 AI 모델인 MoGen(Neuronal Morphology Generation, 신경 세포 형태 생성)을 개발했습니다. 이 모델은 PointInfinity 포인트 클라우드 플로우 매칭(flow matching)을 사용하여 무작위 3D 포인트를 뉴런의 기하학적 구조로 변환합니다. PATHFINDER 재구성 모델의 훈련에 MoGen의 합성 데이터 10%를 추가했을 때, 전체 재구성 오류가 4.4% 감소했으며, 주로 병합 오류(merge errors)가 줄었습니다. 겉보기에는 미미해 보이지만, 이 개선은 완전한 쥐 뇌 규모에서 157인년(person-years)의 수동 교정 작업을 절약하는 효과를 가져옵니다. MoGen은 검증된 쥐 피질 축삭 1,795개로 훈련되었으며, 인간 전문가가 검증했습니다. 연구진은 또한 얼룩말핀치와 초파리 뉴런용 버전도 훈련했습니다. 모델과 훈련된 가중치는 오픈소스로 공개되었습니다.