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인공 지능(AI)의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 기술이 끊임없이 전문가들이 우리의 환경에 대한 새로운 정보를 발견하도록 도와준다는 것입니다. 오사카 대학의 연구 팀은 AI를 사용하는 새로운 동물 착용 데이터 수집 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 특히 포식과 관련하여 해양 조류에서 이전에 보고되지 않은 행동을 발견하는 데 도움이 되었습니다.
바이오 로깅
야생 동물의 행동과 사회적 상호 작용을 관찰하기 위한 현재 사용되는 기술 중 하나는 바이오 로깅입니다. 이 기술은 동물의 몸에 가벼운 비디오 카메라 또는 데이터를 수집하기 위한 기타 장치를 부착하는 것을 포함합니다. 바이오 로깅은 동물을 방해하지 않는 최선의 기술 중 하나로 간주되지만 일부 단점이 있습니다.
구체적으로, 바이오 로깅에는 높은 수준의 배터리寿命이 필요하며, 시스템은 비싸습니다.
타카야 마에카와는 연구의 저자이며, 연구는 생물학 커뮤니케이션에 발표되었으며, 제목은 “머신 러닝을 통해 해양 조류의 바이오 로거에 대한 런타임 정밀도 향상”입니다.
“바이오 로거가 작은 동물에 부착되면 작고 가볍기 때문에 런타임이 짧아져 관심 있는 비정상적인 행동을 녹화하는 것이 어려웠습니다.”라고 마에카와는 말했습니다.
“우리는 가속도계 및 지리적 위치 지정 시스템(GPS)과 같은 저렴한 센서에서 데이터를 기반으로 관심 있는 특정 행동을 자동으로 감지하고 녹화할 수 있는 새로운 AI 장비를 개발했습니다.”라고 마에카와는 계속했습니다.
저렴한 센서를 사용하면 비디오 카메라와 같은 고비용 센서에 대한 의존도가 줄어들고, 이러한 고비용 센서는 특정 행동을 캡처할 가능성이 가장 높은 시간에만 사용할 수 있습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=Xybdokb4g9s
머신 러닝과 결합
이러한 시스템을 머신 러닝 기술과 결합하면 고비용 센서는 관심 있지만 비정상적인 행동을 대상으로 할 수 있습니다. 이는 이러한 비정상적인 행동이 관찰될 가능성이 더 높다는 것을 의미합니다.
오사카 대학 팀이 개발한 AI 지원 비디오 카메라 시스템은 검은 꼬리 갈매기와 줄무늬 갈매기에서 테스트되었습니다. 두 동물 모두 일본 연안의 섬에서 자연 환경에 있었습니다.
조셉 코르펠라는 논문의 제1저자입니다.
“새로운 방법은 랜덤 샘플링 방법과 비교하여 검은 꼬리 갈매기에서 포식 행동을 15배 더 잘 감지했습니다.”라고 코르펠라는 말했다. “줄무늬 갈매기에서는 특정 지역 비행 활동을 감지하기 위한 GPS 기반 AI 장비 시스템을 적용했습니다. GPS 기반 시스템의 정밀도는 0.59로, 30분마다 카메라를 켜는 주기적 샘플링 방법의 0.07보다 훨씬 높았습니다.”
연구원에 따르면, 이 AI 기술에는 포식 방지 및 인간과 야생 동물의 관계 및 상호 작용에 대한 통찰력을 얻는 데 사용할 수 있는 많은 가능한 응용 프로그램이 있습니다.
“이러한 시스템은 포식 활동을 감지하는 데 사용되는 반 포식 태그와 같은 많은 가능한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.”라고 마에카와는 말했습니다. “우리는 또한이 연구가 코로나바이러스와 같은 전염병을 전파하는 인간 사회와 야생 동물 간의 상호 작용을 밝히는 데 사용될 것이라고 예상합니다.”
