(Foraminifera, or forams, as seen through the viewfinder of a microscope. Credit: North Carolina State University)
(Credit: North Carolina State University)
인공지능은 과학 연구에서도 점차 응용 범위가 넓어지고 있습니다. 특히 다수의 이미지 인식이 필요한 분야의 경우 지루한 분류 및 분석 작업을 인공지능이 상당 부분 대신할 수 있습니다. 콜로라도 대학의 톰 마치토 교수 (Tom Marchitto, an associate professor of geological sciences at the University of Colorado, Boulder)와 노스 캐롤리아나 주립 대학의 연구팀은 바다에서 가장 흔한 생물 중 하나인 유공충(foraminifera, or forams) 화석을 분류할 수 있는 인공지능 시스템을 개발했습니다.
유공충은 해양 먹이사슬의 기초를 담당하는 생물로 종에 따라 독특한 형태의 껍질을 남기기 때문에 해양 환경을 연구하는 과학자들에게 많은 정보를 제공하고 있습니다. 유공충 화석을 연구하면 당시 바다의 기온을 비롯한 중요한 사실을 알아낼 수 있는 것입니다. 하지만 수많은 유공충 화석을 분류하는 일은 매우 많은 시간을 소모하는 지루한 작업입니다. 이를 자동화하려는 이유입니다.
연구팀은 유공충의 입체적 모습을 촬영할 수 있는 특수 현미경을 개발했습니다. LED 광원을 이용해서 16장의 사진을 찍은 후 이를 학습시켜 6종의 유공충을 분류하게 한 것입니다. CNN(convolutional neural networks)을 이용해 이미지를 학습시킨 결과 연구팀은 만족할만한 결과를 얻었습니다. 앞으로 연구팀은 35종의 유공충을 인식할 수 있도록 연구를 확장할 계획입니다.
흔히 인공지능을 똑똑한 비서라고 이야기하는데 아마도 이 경우가 딱 맞는 사례일 것입니다. 인공지능이 과학자를 대신할 순 없지만 과학자를 도울 수 있는 방법은 매우 많을 것입니다.
참고
R. Mitra et al. Automated species-level identification of planktic foraminifera using convolutional neural networks, with comparison to human performance, Marine Micropaleontology (2019). DOI: 10.1016/j.marmicro.2019.01.005
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