(Credit: André Ferreira)
최근 과학 연구에서 인공지능을 활용하는 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 동물학에서 흥미로운 응용분야는 야생 동물을 이미지로 인식하는 인공지능으로 동물에 위험할 수 있는 표식 장치를 달지 않고도 각각의 개체를 식별해서 연구를 도와줄 수 있는 인공지능입니다. 앞서 소개한 것처럼 고래의 꼬리 등 각 개체별로 특징적인 구조를 인식해 고래를 식별하는 인공지능이 이미 사용되고 있습니다.
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최근 새를 연구하는 과학자들 역시 인공 지능에서 새로운 가능성을 엿보고 있습니다. 포르투갈, 독일, 프랑스, 남아프리카 공화국의 다국적 연구팀 (University of Porto (Portugal), the Max Planck Institute of Animal Behavior (Germany), the CNRS institute (France), the University of Paris-Saclay, the University of Konstanz (Germany), the University of Montpellier (France), and the FitzPatrick Institute of African Ornithology (South Africa))은 발목 인식표 대신 인공지능으로 새 개체를 인식하는 시스템을 개발하고 있습니다.
새를 연구하는 과학자들은 종종 개체를 인식하기 위해 발목에 인식표를 다는데, 인식표를 달고 다시 확인하는 과정에서 새를 포획해야 한다는 것이 큰 문제입니다. 이 과정은 새에게만 스트레스가 되는 것이 아니라 과학자에게도 상당한 부담이며 자칫 잘못하다가는 연구하고자 하는 대상에 상처를 입히거나 심하면 죽는 경우도 생깁니다.
연구팀은 딥러닝 기반의 인공지능이 사진만으로 각각의 개체의 깃털 및 부리 패턴을 인식해서 식별할 수 있는지 연구했습니다. 우선 사육된 금화조 (zebra finch)를 대상으로 여러 개의 카메라로 인식한 개체를 분류하는 학습을 한 후 이 새들을 풀어주고 다시 먹이를 먹으러 왔을 대 촬영해서 식별이 가능한지 검증했습니다. 그 결과 인공지능은 사진만 보고서 87%의 개체를 정확히 분류했으며 야생 조류와는 90% 이상이 정확도로 분류할 수 있었습니다.
앞으로 더 연구가 필요한 부분이지만, 좀 더 정확도를 개선하면 굳이 야생 조류를 잡지 않고 개체를 추적할 수 있어 연구가 더 수월해지고 안전해질 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 이 연구는 인공지능이 과학 연구에서 어떻게 적용될 수 있는지 보여주는 또 다른 사례로 생각됩니다. 다만 시간이 지나면서 새의 깃털이 빠지고 다시 나는 현상도 고려해야 하므로 시간에 따른 변화까지 정확히 인식할 수 있는지 추가적인 연구가 필요합니다.
참고
https://newatlas.com/science/bird-identifying-ai/
https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/2041-210X.13436
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