웨스트버지니아대학교(WVU) 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 생태계 건강 상태를 실시간으로 파악하는 기술을 개발했다.
24일(현지시간) WVU 생물학과 스티브 캐넌버그 조교수 연구팀은 AI를 현장 모니터링 센서에 직접 통합해 생태계 데이터를 신속하게 분석하는 연구를 진행 중이라고 밝혔다. 이 연구는 미국 국립과학재단(NSF)의 지원을 받는다.
캐넌버그 교수는 "숲, 초원 등 전 세계 생태계는 대기와 탄소, 물, 에너지를 끊임없이 교환하며 호흡한다"고 설명했다. 이러한 교환은 지역의 물 공급부터 기후 변화에 대한 생태계의 반응까지 모든 것을 결정한다.
기존에는 '에디 공분산 타워'라는 장비로 데이터를 수집했지만, 이를 과학자들이 사용할 수 있는 형태로 가공하는 데 수개월에서 수년이 걸렸다. 이로 인해 가뭄이나 산불 같은 주요 생태계 사건이 발생한 뒤 한참 지나서야 분석이 가능했다.
캐넌버그 교수는 "데이터를 처리하는 데 시간이 오래 걸리는 복잡한 물리 기반 방정식을 AI 도구를 사용해 우회하고 있다"고 말했다. 연구팀은 데이터를 클라우드 서버로 보내는 대신, 현장에 설치된 소형 컴퓨터로 즉시 분석하는 '엣지 컴퓨팅' 기술도 활용한다.
공동 수석 연구원인 지에 후 박사는 관측 자료를 즉시 사용 가능한 데이터로 바꾸는 '처리 파이프라인' 개발을 이끌고 있다. 후 박사는 "데이터 공개 지연을 줄여 누구나 쉽게 정보에 접근하도록 하는 것이 목표"라고 밝혔다.
실시간 데이터 처리는 가뭄으로 인한 식물 스트레스나 산불로 인한 탄소 배출량 등을 즉각 파악할 수 있게 한다. 캐넌버그 교수는 "심각한 가뭄이 생태계에 미치는 영향을 1년 뒤에나 알 수 있었고, 산불로 얼마나 많은 탄소가 연소됐는지 몇 년 뒤에야 알 수 있었다"며 기존 방식의 한계를 지적했다.
연구팀은 일반인이나 정책 입안자도 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 AI 챗봇 인터페이스도 구축 중이다. "작년 웨스트버지니아에 가뭄이 있었나? 숲에 어떤 영향을 미쳤나?"와 같은 간단한 질문에 과학적 근거를 바탕으로 답변을 제공하는 것을 목표로 한다.
이 기술은 콜로라도의 초원과 매사추세츠의 하버드 숲 두 곳에서 테스트될 예정이다.
후 박사는 "AI와 엣지 컴퓨팅 같은 신기술이 우리가 아직 상상하지 못한 발견을 어떻게 가속할지 기대된다"고 말했다.
