[이미디어= 황원희 기자] 최근 네이처지의 보도에 따르면 과학자들이 점차 생물 다양성을 관찰하고 멸종위기에 처한 종들을 발굴하기 위한 노력을 강화하기 위한 일환으로 인공지능(AI)에 눈길을 돌리고 있다고 알렸다. 생태계를 방해하거나 상당한 시간, 노동력 및 자원을 필요로 하는 기존의 방법과는 달리, 인공지능은 방대한 양의 실제 데이터를 빠르고 효과적으로 분석할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
다양한 생태 프로젝트에 AI 기술을 활용하는 리버풀의 영국계 비영리단체 컨서베이션 AI(Conservation AI)에서 머신러닝을 연구하는 칼 찰머스(Carl Chalmers)는 "AI가 없다면 유엔의 멸종위기종 보호 목표를 달성할 수 없을 것"이라고 말했다.
수백만 년 전보다 수백에서 수천 배 빠른 속도로 종들이 사라지고 있으며, 백만 종에 이르는 종들이 멸종 직전에 있다. 이에 대응해, 유엔은 2020년에 10년 내로 지구 육지와 해양의 종들 가운데 적어도 30%를 보호한다는 목표를 세웠다.
전문가들은 인공지능은 "불완전"하지만 중요한 발견들을 가속화시킬 수 있다고 밝혔다. 인간이 하는 일은 데이터를 수집하고 라벨링 작업을 하며 품질을 확인하고 해석할 뿐만 아니라 모델을 설계하는 등의 일이다.
독일 뷔르츠부르크 대학의 생태학자 요르크 뮐러와 연구진은 AI 도구가 음성 녹음을 통해 동물의 종을 식별함으로써 열대 숲의 생물 다양성을 정량화하는 데 도움을 줄 수 있다는 것을 입증했다.
연구원들은 또한 녹음된 작업을 새의 소리 식별용으로 이미 개발된 심층 신경망인 콘불루션 신경망(CNN)이라 불리는 인공지능 모델에 대입했다. CNN은 전문가들이 가지고 있던 75종의 새들을 골라낼 수 있었지만, 그 모델의 데이터 세트는 제한적이었고 그 지역에서 발생하는 77종의 새들만 식별할 수 있었다.
연구팀은 AI를 활용해 복원림의 생물다양성을 정밀 측정하는 일이 지속적인 자금 확보를 위해 생물다양성 프로젝트를 평가하는 데 중요할 수 있다고 말한다.
컨서베이션 AI의 연구진은 드론이나 카메라 트랩의 영상과 이미지를 샅샅이 뒤지며 심각한 멸종 위기에 처한 종을 포함한 야생 동물을 식별하고 동물의 움직임을 추적할 수 있는 모델을 개발하고 있다. 또한 실시간 카메라 트랩 영상의 데이터와 승인된 사용자가 업로드할 수 있는 다른 센서를 포함하여 이미지, 비디오 또는 오디오 파일을 자동으로 분석하는 기술을 사용함으로써 무료 온라인 플랫폼을 구축했다. 사용자는 업로드한 영상에서 관심 있는 종이 발견되면 이메일로 통지받을 수 있는 옵션을 가진다.
이제까지 컨서베이션 AI는 우간다의 멸종 위기에 처한 판골린, 가봉의 고릴라, 말레이시아의 오랑우탄을 포함하여 68종에 걸쳐 1,250만개 이상의 이미지를 처리했고 400만개 이상의 개별 동물 모습을 감지했다. 더욱이 AI가 데이터를 처리하는 속도는 환경 보호 활동가들이 밀렵과 화재와 같은 갑작스러운 위협으로부터 취약한 종들을 빠르게 보호하도록 하고 있다.
실시간으로 생물 다양성을 모니터링하는 것뿐만 아니라, AI는 인간 활동이 생태계에 미치는 영향을 모델링하고 역사적인 변화를 재구성하는 데 사용될 수 있다. 연구자들은 민물 생태계에서 한 세기 동안의 환경 악화가 어떻게 생물 다양성 손실로 이어졌는지를 발견하기 위해 AI를 사용했다.
인간의 활동이 강과 호수에서 생물 다양성의 손실을 초래했다는 것은 잘 알려져 있지만, 어떤 환경적 요인이 가장 큰 영향을 미치는지에 대해서는 알려진 바가 거의 없다. 따라서 장기적인 데이터를 통해 생물 다양성의 변화를 환경 변화와 연결시키고 달성 가능한 보존 목표를 정의하는 일이 핵심이 된다.
이에 영국 버밍엄 대학 진화생물시스템 연구자들은 AI를 통해 생물의 다양성을 역사적인 환경 변화와 연결하는 모델을 개발했다. 올해 초 eLife에 실린 연구에서 연구팀은 호수의 퇴적물에 식물, 동물, 박테리아가 지난 한 세기 동안 남긴 유전 물질을 얻었다. 퇴적물 층은 연대가 측정되었고 배열 순서를 위해 환경 DNA를 추출했다.
과학자들은 그후 다양한 종류의 정보를 다루도록 설계된 인공지능을 사용하여, 이 데이터들을 기상 관측소로부터의 기후 정보와 직접 측정과 전국적인 조사를 통한 화학 오염 데이터와 결합했다. 그들은 살충제와 살균제와 극단 기온과 강수량과 함께 호수에서 생물 다양성 손실의 최대 90%를 설명할 수 있다는 것을 발견할 수 있었다.
AI를 활용할 경우 가장 큰 장점은 가설이 없고 데이터 중심적이라는 것이다. 따라서 과거 데이터를 통해 '학습'하고 이전에 달성한 것보다 높은 정확도로 생물 다양성의 미래 트렌드를 예측한다. 향후 AI는 환경보호에 적용될 수 있는 가능성을 제시하고 있지만 전력소비와 물질 자원 소비로 인한 생태계 악영향은 과제로 남아있다.
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