해양 생물학자들은 새로운 AI 도구를 이용하여 산호초를 모니터링하고 보호하고 있습니다. Google과 호주 연방과학산업연구기구(CSIRO)가 공동으로 진행하는 이 프로젝트에서는 컴퓨터 비전 탐지 모델을 사용하는 라이브 카메라 피드를 통해 산호초를 손상시키는 악마불가사리(Crown-of-thorns Starfish)의 과다 발생을 정밀하게 탐지합니다. 과학자들은 산호초를 면밀히 관찰함으로써 증가하는 개체 수에 빠르게 대처하여 그레이트 배리어 리프의 생태계를 보호할 수 있습니다.
산호초는 광대한 해저의 1% 미만을 차지하지만, 어류, 무척추동물, 해양 포유류를 포함한 해양 생물종의 약 25%를 먹여 살립니다. 산호초가 건강하다면 이러한 생산적인 해양 환경은 상업 및 생계형 어업, 관광, 레크리에이션 사업의 소득을 창출합니다. 또한 폭풍 해일이 칠 때 해안 지역을 보호하며, 신약 개발 연구에 필요한 항바이러스 화합물의 풍부한 공급원이기도 합니다.
악마불가사리 군집은 인도-태평양 지역 전역에서 발견되며, 딱딱한 산호초의 살아있는 부분인 산호 폴립을 먹습니다. 일반적으로는 생태계에 거의 해를 끼치지 않는 적은 개체 수로 발생하지만, 영양 과잉과 자연 포식자의 감소로 인해 발생 빈도가 증가하여 심각한 피해를 초래하고 있습니다.
건강한 산호초가 악마불가사리 과다 발생으로부터 회복되려면 약 10년에서 20년이 걸립니다. 악마불가사리 성체가 10,000제곱미터당 30개체 이상 발생하거나, 산호가 성장하는 속도보다 악마불가사리가 산호를 섭취하는 속도가 더 빠르면 과다 발생으로 정의합니다. 기후 변화, 오염, 파괴적인 어업 관행과 같은 환경 스트레스 요인에 직면하여 황폐화된 산호초는 회복될 가능성이 낮으며, 그 결과는 돌이킬 수 없는 손상, 산호 면적 감소, 생물 다양성 상실로 이어집니다.
과학자들은 개입을 통해 과다 발생을 제어합니다. 두 가지 일반적인 접근법은 불가사리에 담즙산염을 주입하거나 수중에서 개체를 제거하는 것입니다. 그러나 보트 후미에 스노클러가 매달려 육안으로 식별하는 전통적인 산호초 조사 방식은 시간이 오래 걸리고 노동 집약적이며 정확도가 낮습니다.
이 프로젝트의 TensorFlow 게시물에 따르면, “CSIRO는 수중 이미지 시퀀스를 분석하고 거의 실시간으로 탐지 위치를 매핑할 수 있는 엣지 ML 플랫폼을 (NVIDIA Jetson AGX Xavier 기반으로) 개발했습니다.” 작성자인 Google AI/ML 제품 관리자 Megha Malpani와 Google 소프트웨어 엔지니어 Ard Oerlemans는 가장 정확하고 강력한 모델을 구축하기 위해 CSIRO와 협력하는 연구팀의 일원입니다.
CSIRO의 주석이 포함된 데이터 세트를 사용하여 연구원들은 스노클러가 아닌 라이브 카메라 피드를 활용하여 불가사리를 탐지하는 정확한 물체 탐지 모델을 개발했습니다.
이 모델은 조도, 가시성, 깊이, 시점, 산호 서식지, 현재 악마불가사리 개체 수 같은 다양한 조건에 제약받지 않고 초당 10프레임 이상의 이미지를 정밀하게 처리합니다.
게시물에서는 악마불가사리가 탐지되면 시간과 비디오 프레임에 따라 탐지 정보를 연결하는 고유 ID 추적기가 할당된다고 합니다. “광학 흐름을 사용하여 불가사리가 다음 프레임에 있을 위치를 먼저 예측한 다음 IOU(Intersection over Union) 점수를 기반으로 탐지 정보와 예측 정보를 일치시키는 방식으로 연속되는 프레임의 탐지 정보를 서로 연결합니다.”라고 Malpani와 Oerlemans은 설명합니다.
팀은 악마불가사리의 총 개체 수를 신속하게 확인하는 것을 궁극적인 목표로 삼고 전체 파이프라인의 정확도에 주력했습니다. “TensorFlow TensorRT를 사용하는 현재의 1080p 모델은 Jetson AGX Xavier에서 11FPS로 실행되어 시퀀스 기반 F2 점수 0.80에 도달했습니다! 또한 Jetson 모듈에서 22FPS로 실행되는 720p 모델을 시퀀스 기반 F2 점수 0.78로 트레이닝했습니다.”라고 연구원들은 설명합니다.
연구에 따르면, 이 프로젝트의 목표는 해양 서식지를 대규모로 감시하는 머신 러닝 및 AI 기술의 활용 역량을 보여주는 것입니다.
이들의 작업은 GitHub 악마불가사리 탐지 파이프라인 또는 Google Colab에서 오픈 소스로 제공됩니다. 이 프로젝트는 CSIRO와 함께하는 Google 디지털 퓨처 이니셔티브(Digital Future Initiative)의 일부입니다.
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