구글은 해양 생물학자들이 산호초 생태계와 건강 상태를 더 잘 이해하고 보존 노력을 지원할 수 있도록 새로운 AI 도구인 SurfPerch를 개발했습니다. 이 도구는 구글 리서치와 딥마인드가 협력하여 만들었으며, 수천 시간에 달하는 해양 오디오 녹음 자료를 기반으로 훈련되었습니다. 이를 통해 과학자들은 산호초를 "내부에서 소리로 듣고(hear reef health from the inside)", 야간 활동을 추적하며, 깊거나 탁도가 높은 물속의 산호초까지 관찰할 수 있게 되었습니다.
이 프로젝트는 대중들에게 웹을 통해 산호초 소리를 청취하도록 독려하면서 시작되었습니다. 지난 1년 동안, 구글의 Calling in Our Corals 웹사이트를 방문한 사용자들은 전 세계 여러 지점의 400시간 이상의 산호초 오디오를 듣고, 물고기 소리가 들릴 때마다 클릭하도록 참여했습니다. 그 결과, 산호초 건강에 특화된 "생물음향학적(bioacoustic)" 데이터 세트가 구축되었습니다. 이러한 크라우드소싱 활동 덕분에 구글은 AI 도구 SurfPerch를 미세 조정(fine-tune)하는 데 사용된 방대한 새로운 물고기 소리 라이브러리를 확보할 수 있었습니다. 이제 SurfPerch는 어떤 새로운 산호초 소리든 신속하게 감지하도록 훈련될 수 있습니다.
구글 블로그에 게재된 관련 게시물에는 "이를 통해 이전에 불가능했던 것보다 훨씬 높은 효율성으로 새로운 데이터 세트를 분석할 수 있게 되어, 값비싼 GPU 프로세서에 대한 훈련 부담을 줄이고 산호초 군집에 대한 이해와 보전 노력에 새로운 기회를 열어줍니다"라고 언급되어 있습니다. 이 포스팅은 영국 브리스톨 대학교의 해양 생물학 교수인 스티브 심슨(Steve Simpson)과 런던 대학 칼리지의 해양 생물학자 벤 윌리엄스(Ben Williams)가 공동 집필했으며, 두 연구자 모두 기후 변화 및 복원과 같은 영역에 초점을 맞춰 산호초 생태계를 연구하고 있습니다.
더 나아가, 연구진은 조류 녹음 자료를 활용함으로써 SurfPerch 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 밝혀냈습니다.
연구진은 조류 소리와 산호초 녹음이 근본적으로 다름에도 불구하고, 모델이 학습할 수 있는 노래와 물고기 소리 사이에 공통적인 패턴이 존재한다는 점을 발견했습니다.
이처럼 Calling Our Corals 데이터와 SurfPerch를 초기 실험에 결합한 후, 연구팀은 필리핀에서 보호 구역과 비보호 구역 간의 차이점을 밝혀냈고, 인도네시아의 복원 성과를 추적하며, 그레이트 배리어 리프의 물고기 군집과의 복잡한 관계를 더 깊이 이해할 수 있었습니다.
구글에 따르면, 새로운 오디오가 Calling in Our Corals 웹사이트에 지속적으로 추가되면서 이 프로젝트는 계속되고 있으며, 이는 AI 모델을 더욱 고도화하는 데 기여할 것이라고 합니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2024/06/06/google-looks-to-ai-to-help-save-the-coral-reefs