영국 전역의 외래 식물 종을 식별하기 위한 AI 모델

환경 과학자와 인공지능 연구자들은 영국 전역에서 퍼지는 외래 종을 물리치기 위해 인공지능을 활용하고 있습니다. 영국 생태학 및 수문학 센터(UK Centre for Ecology and Hydrology, UKCEH)와 버밍엄의 연구자들은 도로변 지역을 조사하기 위한 인공지능 모델을 개발했습니다. 이 모델은 일본쑥, 히말라야 발삼, 로도덴드론 등 다양한 외래 식물 종의 존재를 확인할 수 있습니다.

일본쑥은 영국의 자연 풍경과 건물에 손상을 줄 수 있는 외래 식물 종입니다. 이는 건물의 기초를 손상시킬 수 있기 때문에 영국에서 가장 유해한 외래 식물 종 중 하나로 간주됩니다. 일본쑥을 제거하는 것은 어려울 수 있습니다. 왜냐하면 이를 찾고 식별하기가 어렵기 때문입니다. 인공지능 연구자들은 기계 학습 알고리즘이 일본쑥을 식별하는 데 필요한 시간과 자원을 줄일 수 있을 것으로 기대합니다.

모델을 위한 훈련 데이터는 차량 위에 장착된 고속 카메라를 사용하여 수집되었습니다. 이 카메라는 도로변의 약 120마일의 식생 이미지를 수집했습니다. 생태학자들은 이미지를 검사하고 쑥을 레이블링하고, 이미지는 GPS 위치를 태그할 것입니다. 레이블이 붙여진 이미지는 일본쑥의 샘플을 인식할 수 있는 컴퓨터 비전 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 동일한 프로세스는 영국에서 발견되는 다른 외래 식물 종을 인식하는 데 사용됩니다. 시스템은 또한 영국의 원산종인 자작나무를 감지하는 데 사용됩니다. 자작나무는 질병으로 인해 심각한 피해를 입을 수 있습니다.

인공지능 모델은 10개월 동안의 파일럿 프로젝트에서 테스트될 것입니다. 연구 팀은 일관된 품질의 이미지를 캡처하고, 단일 이미지에 여러 종이 있는 경우 모든 종을 올바르게 식별하는 것과 같은 몇 가지 도전을 극복해야 한다고 말합니다. 파일럿 프로그램이 약속된 결과를 보여준다면, 이는 다른 국가에서 외래 종 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다. UKCEH의 계산 생태학자인 톰 오거스트 박사는 “외래 식물 종은 보통 회랑에서 자라기 때문에 도로변 조사에 집중하고 있습니다. 파일럿이 성공하면 이는 다른 국가나 다른 식물, 나무 또는 даже昆虫과 동물의 종에 대해 확대될 수 있습니다.”

오거스트에 따르면, 인공지능 모델은 자연 세계에 대해 배우고 외래 종에 대한 효율적이고 비용 효율적인 해결책을 개발하는 데 많은 가능성을 제공합니다. UKCEH는 버밍엄에 본사를 둔 인공지능 회사인 Keen AI와 협력하고 있습니다. Keen AI의 창립자인 암자드 카림은 인공지능 모델을 사용하여 이미지를 분석하고 외래 종을 감지하면 비용을 절감하고 토지 소유자, 고속도로 기관, 정책 입안자에게 안전을 제공할 수 있다고 말했습니다. 현재 도로변 이미지를 수집하는 주요 방법은 조사원이 필요하며, 조사원이 작업을 수행하는 동안 도로는 일시적으로 폐쇄됩니다.

UKCEH와 Keen AI가 설계한 새로운 프로젝트는 외래 종을 물리치기 위해 인공지능을 적용하는 것이 점점 더 증가하는 추세의 일부입니다. 작년 말, 마이크로소프트와 CSIRO의 인공지능 연구자들은 카카두 국립공원에서 발견되는 외래 종인 파라 그래스를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 설계하기 위해 협력했습니다. 파라 그래스는 빠르게 자라는 잡초로, 지역의 많은 원산 식물을 빠르게 대체할 수 있습니다. 연구자들은 드론으로 수집된 이미지를 사용하여 모델을 훈련했습니다. 모델이 레이블이 붙여진 이미지에 훈련을 받은 후, 파라 그래스를 성공적으로 식별할 수 있었습니다. 이를 통해 연구자들은 취약한 습지에서 이를 제거할 수 있었으며, 이는 수천 마리의 마그파이 고니가 지역으로 돌아올 수 있게 되었습니다. 앨버타 신대 대학의 또 다른 연구팀은 캐나다의 다양한 외래 종에 대한 포함 및 완화 전략을 설계하기 위해 기계 학습 모델을 사용했습니다.