구글이 카메라 트랩 사진을 분석하여 동물 종을 식별하는 데 설계된 AI 모델 SpeciesNet을 공개했습니다.
전 세계 연구자들은 야생동물 개체군 연구를 위해 적외선 센서가 연결된 디지털 카메라인 카메라 트랩을 사용합니다. 이러한 트랩이 귀중한 통찰력을 제공함에도 불구하고, 분석하는 데 며칠에서 몇 주가 걸리는 막대한 양의 데이터가 생성되는 문제가 있습니다.
이러한 문제에 도움을 주고자 구글은 약 6년 전, 자선 프로그램인 '구글 어스 아웃리치(Google Earth Outreach)'의 일환으로 '와일드라이프 인사이트(Wildlife Insights)'를 출시했습니다. 와일드라이프 인사이트는 연구자들이 온라인에서 야생동물 이미지를 공유, 식별, 분석할 수 있는 플랫폼을 제공하여, 카메라 트랩 데이터 분석 속도를 높이는 데 기여합니다.
와일드라이프 인사이트의 분석 도구 중 다수는 SpeciesNet의 동력을 이용하며, 구글에 따르면 SpeciesNet은 6,500만 장 이상의 공개 이미지와 스미소니언 보존 생물학 연구소(Smithsonian Conservation Biology Institute), 야생동물보전협회(Wildlife Conservation Society), 노스캐롤라이나 자연사 박물관(North Carolina Museum of Natural Sciences), 런던 동물학회(Zoological Society of London) 등의 기관 이미지를 통해 학습되었습니다.
(SpeciesNet 결과 예시 이미지)
미네소타 대학교
구글은 SpeciesNet이 동물 종, "mammalian" 또는 "Felidae"와 같은 분류군(taxa), 그리고 비동물 객체(예: "vehicle")를 포함하여 2,000개 이상의 레이블로 이미지를 분류할 수 있다고 전했습니다.
구글은 월요일에 발행된 블로그 게시물을 통해 "SpeciesNet AI 모델의 공개는 도구 개발자, 학계, 생물다양성 관련 스타트업이 자연 지역의 생물다양성 모니터링을 확대하는 데 도움을 줄 것입니다."라고 밝혔습니다.
SpeciesNet은 아파치 2.0 라이선스(Apache 2.0 license) 하에 GitHub에서 이용 가능하며, 이는 상업적 사용에 있어 대부분의 제한이 없음을 의미합니다.
다만, 구글의 솔루션이 카메라 트랩 이미지 분석 자동화에 사용되는 유일한 오픈 소스 도구는 아니라는 점에 주목해야 합니다. 마이크로소프트의 AI for Good Lab은 동물 탐지 및 분류를 위해 미세 조정된 사전 훈련 모델을 제공하는 AI 프레임워크인 PyTorch Wildlife를 운영하고 있습니다.