인공지능 전문가, 야생동물 보존을 위한 빅데이터 접근법 개발

스위스 로잔 연방 공과 대학(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)의 인공지능과 동물 생태학 전문가 그룹은 야생동물 종과 야생동물 보존 연구를 강화하기 위한 새로운 빅데이터 접근법을 개발했습니다.

새로운 연구는 네이처 커뮤니케이션즈에 발표되었습니다.

야생동물 데이터 수집

동물 생태학 분야는 현재 빅데이터와 사물 인터넷을 기반으로 하며, 위성, 드론, 자동 카메라와 같은 기술을 통해 야생동물 개체군에 대한大量의 데이터를 수집하고 있습니다. 이러한 새로운 기술은 연구 개발을 빠르게 진행하는 동시에 자연 서식지의 방해를 최소화합니다.

많은 인공지능 프로그램은 대규모 데이터셋을 분석하지만, 야생동물의 행동과 외모를 관찰하기에는 너무 일반적이고 정밀하지 않습니다.

과학자들은 이를 해결하기 위해 새로운 접근법을 개발했으며, 컴퓨터 비전의 발전과 동물 생태학의 전문 지식을 결합했습니다.

동물 생태학 전문가의 전문 지식 활용

동물 생태학자들은 현재 인공지능과 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지, 비디오 및 기타 시각적 데이터에서 핵심 특징을 추출하여 야생동물 종을 분류하고 개별 동물을 세는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 일반적으로 사용되는 프로그램은 동물에 대한 기존 지식을 활용하는 데 제한적이며, 사용자 지정이 어렵고 민감한 데이터와 관련된 윤리 문제가 있습니다.

데비스 투아(Devis Tuia) 교수는 스위스 로잔 연방 공과 대학의 환경 컴퓨팅 과학 및 지구 관측 연구소 소장이며 연구의 주요 저자입니다.

“우리는 이 주제에 더 많은 연구자를 관심을 끌고 노력을 모으기 위해 이 분야를 발전시키고자 했습니다. 인공지능은 야생동물 연구와 환경 보호의 중요한 촉진제가 될 수 있습니다.”라고 투아 교수는 말합니다.

특정 종을 인식하도록 훈련된 인공지능 프로그램의 오차율을 줄이기 위해, 컴퓨터 과학자들은 동물 생태학자의 지식을 활용해야 합니다.

맥켄지 매시스(Mackenzie Mathis) 교수는 스위스 로잔 연방 공과 대학의 베르타렐리 신경과학 의자 소장이며 연구의 공동 저자입니다.

“생태학자와 기계 학습 연구자의 협력은 여기에서 핵심입니다. 야생동물 연구자들은 연구 대상 동물에 대한 방대한 지식을 가지고 있으며, 우리의 역할은 그들과 협력하여 도구를 개발하고 해결책을 찾는 것입니다.”라고 매시스 교수는 말합니다.

투아와 연구 팀은 이 문제를 해결하기 위해 이전에 드론 이미지에 기반한 동물 종을 인식하는 프로그램을 개발했습니다. 또한 매시스와她的 팀은 동물 姿勢를 추정하고 추적하는 데 도움이 되는 오픈소스 소프트웨어 패키지를 개발했습니다.

새로운 연구에 대해 팀은 더 넓은 관객을 대상으로 하고 있습니다.

“커뮤니티가 점점 형성되고 있습니다.”라고 투아 교수는 말합니다. “우리는 2년 전부터 초기 네트워크를 구축하기 위해 구전을 사용해왔습니다. 현재 이 논문의 다른 공동 저자들과 함께 시작했습니다. 벤자민 켈렌버거(Benjamin Kellenberger)는 로잔 연방 공과 대학에서, 사라 비어리(Sara Beery)는 미국 캘리포니아 공과 대학에서, 블레어 코스톨로(Benjamin Kellenberger)는 독일 막스 플랑크 연구소에서 연구하고 있습니다.”