인공지능, 스마트폰으로 생태학적 변화를 감지하는 기술 개발

인공지능(AI)이 오늘날의 스마트폰 애플리케이션과 결합되면 식물 종을 높은 정확도로 식별하고 생태학적 변화를 감지하는 등 다양한 일을 할 수 있습니다. 이러한 모든 작업은 누구나 수행할 수 있으므로 전문적인 훈련이 필요하지 않으며, 환경 조건에 대한 정보를 수집할 수 있는 기회가 더 많아집니다.

독일 종합 생태 연구 센터(iDiv), 라이프치히 대학교(RSC4Earth) 원격 센싱 센터, 헬름홀츠 환경 연구 센터(UFZ), 맥스 플랑크 생물 지화학 연구소(MPI-BGC), 테크니컬 대학교 일메나우(TU Ilmenau)의 연구자들은 이러한 데이터의 신뢰성을 확인하기 위해 데이터를 수집하고 분석했습니다.

연구자들은 독일의 모바일 앱 플로라 인코그니타(Flora Incognita)에서 수집된 데이터와 독일 연방 자연보호청(BfN)의 플로르카트 데이터베이스를 비교했습니다. 플로르카트 데이터베이스에는 70년 동안 5,000명 이상의 식물학 전문가들이 수집한 데이터가 포함되어 있습니다.

거대 생태학적 패턴 감지

연구자들은 수집된 데이터를 통해 독일의 거대 생태학적 패턴을 발견할 수 있었으며, 이는 독일의 식물 재고 데이터와 유사했습니다. 그러나 연구자들은 두 데이터 세트를 비교했을 때, 인구 밀도가 낮은 지역에서 플로라 인코그니타 데이터와 장기 재고 데이터 간에 큰 차이를 발견했습니다.

MPI-BGC의 리드 저자이자 모바일 앱 개발자인 야나 เว尔드첸 박사입니다.

“물론, 어떤 지역에서 얼마나 많은 데이터가 수집되는지는 그 지역의 스마트폰 사용자 수에 크게 의존합니다.”라고 웨르드첸은 말했습니다.

이로 인해 데이터는 출처에 따라 달라졌으며, 농촌 지역과 관광지와 같은 지역에서 차이가 나타났습니다.

또 다른 영향을 미치는 요인은 사용자 행동으로, 앱에서 기록된 식물 종의 유형에 영향을 미쳤습니다.

“앱으로 수행된 식물 관찰은 사용자가 무엇을 보는지와 관심을 가지고 있는지에 반영됩니다.”라고 웨르드첸은 계속했습니다.

사용자는 일반적이고 두드러진 종을 드물게 보는 것보다 더 자주 기록하지만, 그럼에도 불구하고 연구자들은 식물 관찰의 양으로 인해 친숙한 생물 지리학적 패턴을 재구성할 수 있었습니다. 연구자들은 총 90만 개 이상의 데이터 항목을 살펴보았습니다.

생물 다양성과 환경 연구

이 새로운 개발은 생물 다양성과 환경 연구에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

라이프치히 대학교의 미구엘 마에차 박사입니다. 그는 또한 iDiv의 회원입니다.

“우리는 자동화된 종 식별이 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 큰 잠재력을 가지고 있으며, 생물 다양성의 변화를 신속하게 감지하는 데 기여할 수 있다고 확신합니다.”라고 마에차는 말했습니다.

연구 팀에 따르면, 플로라 인코그니타와 같은 앱은 전 세계적으로 생태학적 변화를 실시간으로 감지하고 분석할 수 있도록 해줄 수 있습니다.

테크니컬 대학교 일메나우의 패트릭 메더 박사입니다.

“플로라 인코그니타를 개발할 때, 생물 다양성 데이터 감지 기술의 개선에 대한巨大한 잠재력과 관심이 증가하고 있음을 깨달았습니다. 컴퓨터 과학자로서, 우리의 기술이 생물 다양성 연구에 중요한 기여를 하고 있음을 보며 기쁩니다.”라고 메더는 말했습니다.