‘지구환경 AI’는 AI 기술을 이용해 지구환경 문제를 해결하고 지속할 수 있는 미래를 만들기 위한 목적으로, 공식 출범 이후 세계 각지에서 AI 기술을 통해 인류가 누리는 혜택을 자연으로 확대하는 다양한 활동을 지원하고 있다.
지구환경 AI 프로젝트에는 ▲코끼리 울음 소리로 생사를 확인하는 ‘소머즈’ AI ▲AI로 원숭이 출몰 해결 ▲날씨예보처럼 위성 사진으로 남극 펭귄 개체 수를 예측하는 펭귄 프로젝트 ▲농업용 AI 팜비츠(Farmbeats) 프로젝트 등이 있다.
코끼리 개체수 보호를 위해 콩고민주공화국 북부에 위치한 ‘누아발레-느도키 국립공원’에서는 코끼리 울음 소리를 활용하는 ‘엘리펀트 리스닝 프로젝트’가 진행되고 있다. 미국 코넬대학교 조류학 연구소에서 진행중인 이 프로젝트는 머신러닝 기술을 활용한 정교한 알고리즘으로 시끄러운 열대 우림에서 코끼리 소리를 다른 소리와 구별하는 작업을 한다. 국립공원과 인근 벌목 지역에서 들리는 다양한 동물소리, 엔진 소리, 사람 목소리는 물론, 과일이 땅에 떨어지는 소리에 이르기까지 다양한 소리를 수집한다.
이렇게 수집된 데이터에서 최첨단 알고리즘 및 마이크로소프트 클라우드를 통해 빠르고 정확하게 코끼리 소리만 식별해낼 수 있게 된다. 기존에는 국립공원에서 몇 달 간 축적된 소리 데이터를 처리하는 데 약 3주의 시간이 소요됐다면, 마이크로소프트 클라우드 플랫폼 애저(Azure)로는 동일한 양의 작업을 단 하루 만에 마칠 수 있다. 이를 통해 코끼리 개체 수 측정은 물론 코끼리 서식지를 추적하고 보호하는데 활용하고 있다.
인도의 도시 지역에서 원숭이 개체 수는 최근 몇 년간 통제할 수 없을 정도로 급증하고 있다. 원숭이 개체 수 증가를 막기 위해 소독, 피임약, 또는 원숭이에게 코드를 새기거나 마이크로칩을 심는 방법이 있다. 그러나 확인 및 추적 과정에서 원숭이들이 스트레스를 받아 공격적으로 변할 수 있어 안전한 방법이 필요하다.
이에 델리 소재 인드라프라스타 정보기술연구소에서는 딥러닝과 머신러닝 툴을 이용해 개체 탐지 및 인식을 포함한 애플리케이션 개발에 주력하고 있다. 연구진은 원숭이 개체 수 관리 AI 모델을 지속 트레이닝하기 위해 마이크로소프트 애저의 데이터 처리 기술을 활용할 예정이다. 또한 인도야생연구원과 함께 머신러닝을 야생 생태계 모니터링 과정에 적용해, 원숭이 개체 수 문제를 효과적으로 해결하는 솔루션을 개발할 예정이다.
북극에 이어 청정 야생 지역에 속했던 남극의 동물들도 이제 지구 온난화를 피할 수 없게 되었다. 남극 일대 바닷물이 따뜻해지면서 동남극 빙하가 급속도로 녹는 등 남극의 급격한 기후변화로 인해 펭귄을 포함한 야생 동물들의 서식지까지 위협에 처하게 된 것이다.
이에 스토니 브룩 대학 생태학과 부교수 헤더 린치는 ‘지구환경 AI 이노베이션 그랜트(AI for Earth Innovation Grant)’ 프로그램에 참여, AI 기술을 접목해 펭귄 개체 수를 관리하는 방안을 모색했다. 해당 프로그램은 마이크로소프트와 내셔널지오그래픽이 파트너십을 맺어 지구환경 문제 해결을 위한 AI 연구 프로젝트에 마이크로소프트의 클라우드 및 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원하고 있다.
인구 증가에 따른 식량수요 증가에 반해, 경작지의 범위는 한정되어 있어 있으며 물 공급량 역시 지속적으로 줄어들 것으로 예상된다. 마이크로소프트는 이 같은 문제를 해결하고, 지속가능한 농업환경을 위해 클라우드, AI, 머신러닝과 같은 기술을 지원하고 있다.
마이크로소프트는 농부의 지식과 경험에 기반한 데이터를 기반으로 농가의 생산성을 높이는 동시에 생산비용도 줄일 수 있을 방안을 위해 노력하고 있다. 하지만 전기 공급이나 인터넷 연결 등 원활한 인프라를 갖추지 못한 농장들의 경우 기술 적용에 한계가 있고 농업 종사자들 대개가 최신 IT 기술에 친숙치 않다. 마이크로소프트는 이를 돕기 위해 센서에서부터 클라우드까지 모든 일련의 과정들을 통합적으로 농장에 적용하는 작업에 착수했다.
가장 먼저 농장 전체를 실시간으로 볼 수 있도록 농장을 인터넷으로 연결한다. 수십 개의 센서들로 토양의 온도와 습도를 측정하고 라우터를 이용해 여러 개의 센서들을 잇는다. 뿐만 아니라 저가의 헬륨풍선에 공중카메라, 자동 운전 드론 등을 설치, 농장 곳곳을 실시간으로 살펴보며 관리할 수 있게 했다. 이렇게 수집된 데이터들은 마이크로소프트 애저에 저장돼 머신러닝 알고리즘을 통해 처리된다. 이 알고리즘은 농장의 열지도(heat map)를 만들어 앞으로 일어날 상황을 예측해 궁극적으로 효율을 높이면서도 자원을 절약하는 목적을 위해 사용된다. editor@itworld.co.kr
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