쿠다 심층신경망(CUDA® Deep Neural Network library, cuDNN)과 텐서플로우 딥러닝 프래임워크를 적용

사진의 제이슨 반즈는 2012 년에 오른팔의 일부를 잃었다. 이제 그는 각 인공 손가락을 조종하여 피아노를 칠 수 있게 됐다.(사진:조지아공대)
사진의 제이슨 반즈는 2012 년에 오른팔의 일부를 잃었다. 이제 그는 각 인공 손가락을 이용해 피아노를 칠 수 있게 됐다.(사진:조지아공대)

직장 사고로 오른팔을 많이 잃은 재즈 뮤지션인 제이슨 반즈(Jason Barnes)는 최근 조지아 공대 (Georgia Institute of Technology)의 연구자가 개발한 인공 보철물을 사용하여 다시 연주하기 시작했다. 단순 보철물이 아닌 생체 공학적 손이 초음파 기술과 인공지능으로 가능해진 것이다. 이 새로운 기술을 사용함으로써 손가락을 가지고 있지 않더라도 이동하려는 손가락을 감지 할 수 있으며, 각 손가락 제어가 가능해 진 것이다.

그것으로 반즈는 아래 영상과 같이 5년만에 베토벤을 연주할 수 있었다. 반스는 "완전히 열정적이며, 피아노를 연주할 수 있다면 거의 모든 것을 다 할 수 있는 것입니다." 라고 말했다. 이처럼 AI 인공 보철물을 사용하면 반스 (Barnes)와 다른 절단 환자도 포크, 수건 또는 빗을 들고 일상생활에 임할 수 있다. 이러한 기능은 GPU 가속화와 딥러닝과 초음파 시스템의 결합에서 가능해진 것이다.

일반적인 보철은 대부분 근육과 같은 전기적 자극을 감지하기 위해 근전도(electromyogram, EMG) 센서를 적용해 근육 운동을 인식하지만, 어느 손가락이 움직이고 싶어 하는지를 결정하기에는 한계가 따른다.

이번 연구를 이끌고 있는 조지아공대 음악기술센터 소장인 길 웨인버그(Gil Weinberg) 교수는 "이것은 콘서트 홀 옆에 마이크를 꽂는 것과 같습니다."라며, “EMG를 개선하는 중 동료 연구실에서 초음파 장비가 있다는 것을 알았으며, 의사가 임산부의 아기를 보기 위해 사용하는 것과 동일한 장치는 근육 운동의 속도와 방향뿐만 아니라 근육 수축을 볼 수 있게 합니다."라고 말했다.

이처럼 팔에 초음파 프로브를 부착하고 근육 운동을 분석하고 탐지하기 위해 엔비디아 지포스 GTX TITAN X와 쿠다 심층신경망(CUDA® Deep Neural Network library, cuDNN)과 텐서플로우(TensorFlow) 딥러닝 프래임워크를 적용 음악가가 사용하려는 손가락을 예측하는 알고리즘을 만들어 대부분의 보철과는 달리 환자에게 각 손가락을 개별적으로 제어할 수 있는 능력을 부여한 것이다.

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