AI 모델 및 플랫폼
산호초 건강 모니터링 및 해양 쓰레기 오염 탐지에 AI 사용
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가
인텔은 최근 Accenture와 Sulubaaï Environmental Foundation와 협력하여 취약한 해양 서식지를 분석하고 보호하기 위한 AI 기반 데이터 수집 플랫폼을 만들었습니다. 이 플랫폼은 산호초와 같은 서식지를 포함합니다.
기후 변화, 오염, 과도한 어업 등이 세계의 바다를 поврежд시키고 있으며, 특히 산호초가 영향을 받고 있습니다. 전 세계의 산호초는 대량으로 죽어가는 현상과 산호초 백화 현상과 같은 문제를 겪고 있습니다. 과학자와 보존주의자들은 산호초를 보호하고 회복시키기 위한 방법을 찾고 있습니다. 산호초를 지원하기 위한 계획을 수립하려면 데이터가 필요하며, Engadget에 따르면, 인텔은 두 개의 환경 재단과 협력하여 CORaiL 플랫폼을 만들었습니다. CORaiL의 목적은 산호초와 다른 해양 서식지에 대한 정보를 수집하여 연구자들이 취약한 해양 생태계를 보호하기 위한 전략을 결정할 수 있도록 하는 것입니다. Accenture의 Communications, Media, and Technology 부문 매니징 디렉터인 Jason Michell은 블로그 포스트에서 다음과 같이 설명했습니다.
“인공 지능은 사회의 가장 어려운 문제를 해결하는 데에 전례 없는 기회를 제공합니다. 우리의 기업과 사회 파트너들은 이 ‘AI를 위한 사회적 선’ 프로젝트에 대한 생태계를 chứng명하며, 숫자가 긍정적인 환경적 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.”
작년 5월, 세 개의 조직의 연구자와 엔지니어들은 필리핀의 Pangatalan Island 근처의 산호초에서 콘크리트 구조물을 설치했습니다. 콘크리트 조각에는 산호초 생태계의 생물들이 살 수 있는 새로운 서식지를 만들 수 있는 산호초 조각이 포함되어 있었습니다. 또한 연구자들은 구조물 근처에 비디오 카메라를 설치하여 산호초와 주변 환경에 대한 데이터를 수집할 수 있었습니다. 카메라는 Accenture가 개발한 AI 기반 비디오 분석 시스템을 사용하여 연구자들이 물에 직접 들어가지 않고도 데이터를 수집할 수 있었습니다.
Accenture의 AI 비디오 분석 시스템을 사용하여 연구자들은 산호초 환경에서 실시간 비디오 데이터를 수집할 수 있으며, 물에 직접 들어가서 데이터를 수집할 필요가 없습니다. 많은 다이버들이 산호초의 영상을 촬영하지만, 이는 여행 비용이 들고 연구자들이 야생 동물에 영향을 미칠 수 있습니다. AI 비디오 플랫폼은 연구 팀이 데이터를 수집하고 분석하는 대부분의 작업을 수행하며, 환경의 변화를 지속적으로 모니터링하고 연구자들이 거의 실시간으로 분석을 수행할 수 있게 합니다.
지난 1년 동안 CORaiL은 약 40,000개의 이미지를 분석하기 위해 수집했으며, 이미지는 연구자들이 환경 조건의 변화에 대한 산호초의 반응을 분석하는 데 도움이 되고 있습니다. 한편, 협력의 엔지니어들은 이미 CORaiL 시스템의 다음 버전에 대해 작업 중입니다. 다음 프로토タイプ에는 백업 전원 공급과 최적화된 컨볼루션 신경망 시리즈가 포함될 것입니다. CORaiL의 새로운 버전은 산호초 연구 이외의 작업에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 열대어가 차가운 물을 통해 이동하는 방식을 연구하거나 산호초 보호 명령의 위반자를 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다.
CORaiL은 산호초를 보호하기 위한 목적으로 AI를 사용하는 새로운 프로젝트는 아닙니다. 영국의 Plymouth Marine Laboratory의 연구자들이 개발한 새로운 AI 시스템은 위성 영상을 분석하여 해양 플라스틱 오염을 추적합니다. AI 시스템은 유럽 우주 기구(ESA)의 위성에서 수집된 영상을 분석하여 쓰레기가 생성하는 빛의 패턴(흡수와 반사)을 분석하여 큰 부유 쓰레기를 찾습니다. 훈련 후, AI는 베트남, 캐나다, 가나, 스코틀랜드의 바다 이미지에서 다양한 객체를 인식할 수 있었습니다. AI는 자연적 객체와 쓰레기를 구분하는 데 약 86%의 정확도를 달성했습니다.
연구에 참여한 과학자들은 이 실험이 위성을 사용하여 플라스틱 오염을 추적한 최초의 사례라고 설명했습니다. 연구 팀은 기술을 개선하여 강과 해안 지역의 쓰레기 패치를 감지할 수 있게 하려 합니다.
