AI 기반 바이오음향학으로 멸종위기종 보호에 기여하는 방법

생태계 보존의 핵심 방법 중 하나는 마이크나 수중 하이드로폰(hydrophones)을 이용해 새, 개구리, 곤충, 고래, 물고기 등 다양한 생물들의 발성으로 가득 찬 방대한 양의 음향 데이터를 수집하는 것입니다. 이 녹음 파일들은 특정 지역에 서식하는 동물과 해당 생태계의 건강 상태에 대한 중요한 단서를 제공합니다.

하지만 이렇게 엄청난 양의 데이터를 해석하고 의미를 부여하는 것은 매우 어려운 작업이었습니다. 이에 DeepMind는 보존 과학자들이 바이오음향학(bioacoustics) 데이터를 분석할 수 있도록 설계된 AI 모델 'Perch'의 업데이트 버전을 공개했습니다.

새로운 Perch 모델은 여러 면에서 큰 발전을 이루었습니다. 첫째, 기존 모델 대비 훨씬 뛰어난 최신 수준(state-of-the-art)의 새 종 예측 성능을 보여줍니다. 둘째, 산호초와 같은 수중 환경에서도 효과적으로 적응할 수 있도록 개선되었습니다. 셋째, Xeno-Canto나 iNaturalist와 같은 공개 출처에서 얻은 데이터를 활용하여 포유류(mammals), 양서류(amphibians), 그리고 인위적 소음(anthropogenic noise)까지 포함하는 훨씬 광범위한 생물군을 학습했습니다. 이는 기존 대비 거의 두 배에 달하는 데이터 규모입니다.

가장 주목할 만한 점은 이 모델이 수천 시간에서 심지어 수백만 시간에 달하는 음향 데이터 속에서도 복잡하게 얽힌 음향 장면(complex acoustic scenes)을 분리하고 해석할 수 있다는 것입니다. 또한, 단순히 종을 식별하는 것을 넘어 '몇 마리의 새끼가 태어나고 있는지' 또는 '특정 지역에 몇 마리의 개체가 존재하는지'와 같은 다양한 보존 생물학적 질문에 답하는 데 도움을 줄 수 있는 다용도성을 갖추었습니다.

DeepMind는 이 새로운 Perch 버전을 오픈 모델(open model)로 공개하고 Kaggle 플랫폼에서 사용 가능하게 함으로써, 전 세계 과학자들이 멸종위기종 보호라는 공통의 목표를 위해 이 강력한 도구를 활용할 수 있도록 지원합니다.