나는 SOM을 AI drug discovery 논문에서 봤던 기억이 있다.
Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors (nature biotech, 2019)
https://www.nature.com/articles/s41587-019-0224-x
그때는 그냥 뭐 그 논문 저자들이 만든 방법인줄 알았는데, 최근 제대로 알게되어 이 글을 작성한다.
일단 ratsgo님 블로그에 잘 설명 되있다.
대충 고차원 데이터를 저차원으로 clustering하는 method인데, 사실 난 이거 보고 place cell, grid cell 생각난다.
https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/05/01/SOM/
또 검색을 하다보니, computational neuroscience의 냄새가 난다.
The SOM algorithm grew out of early neural network models, especially models of associative memory and adaptive learning (cf. Kohonen 1984).
- SOM 알고리즘은 초기 신경망 모델, 특히 연관 기억 및 적응 학습 모델에서 발전했습니다(cf. Kohonen 1984).
source: http://www.scholarpedia.org/article/Kohonen_network
결국 뇌의 어떤 기능을 모방하는 모델을 만들었는데, 그게 SOM이고 현재까지도 유용하게 잘 쓰이고 있다는거네?
- 뇌를 모방하는 모델이 알고리즘으로서, 효율적인 기능을 하는것이 신기하다.
- 어쩌면 우리가 찾고자하는 많은 알고리즘이 이미 뇌에 들어있는것이 아닐까 싶다.
결국 새로운 효율적인 알고리즘을 찾으려면 뇌를 연구해야하는것인가?
- 이건 내생각.
어떤 고차원 데이터를 저차원으로 차원축소를 하면서 격자모양으로도 나타낼수있다는게 난 자꾸 place cell, grid cell이 생각이 난다.
그래서 살짝 찾아보니 SOM으로 모델링하는 연구가 있더라.
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0060599
https://www.hindawi.com/journals/cin/2019/3606397/
밑에 논문은 hindawi 출판사라서 좀 그렇지만... 어쨌거나 뇌의 기능을 모델링 할 때 사용이 가능한듯.
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