[디지털비즈온 송민경 기자] 구글(Google)이 카메라 트랩 이미지를 분석해 동물 종을 식별할 수 있는 AI 모델 ‘스피시즈넷(SpeciesNet)’을 오픈소스로 공개했다. 이번 모델은 생태학자와 연구자들이 방대한 야생동물 데이터를 효율적으로 분석할 수 있도록 설계되었다고 밝혔다. 또한, 오픈소스로 공개되었기에 연구자, 개발자를 포함한 모든 사람이 해당 모델을 무료로 사용 및 수정할 수 있다.

기존의 야생동물 연구자들은 적외선 센서가 장착된 디지털 카메라인 ‘카메라 트랩’을 활용해 동물의 행동과 개체 수 변화를 연구를 진행했다. 그러나 이러한 장비는 방대한 데이터를 생성하며, 이를 수작업으로 분석하는 데 며칠에서 몇 주가 걸릴 수 있어 연구에 차질이 생길 수 있다.

구글은 2019년부터 ‘와일드라이프 인사이트(Wildlife Insights)’라는 프로젝트를 시작했다. 구글 어스 아웃리치(Google Earth Outreach) 자선 프로그램의 일환인 이 '와일드라이프 인사이트(Wildlife Insights)'를 통해은 연구자들이 야생동물 이미지를 공유하고, 식별하며, 분석할 수 있도록 도울 수 있다고 밝혔으며, 테크크런치, 테크포털 등 외신이 이를 보도했다.

스피시즈넷(SpeciesNet)은 6,500만 개 이상의 공개 이미지와 스미소니언 보전 생물학 연구소(Smithsonian Conservation Biology Institute), 야생동물 보호 협회(Wildlife Conservation Society), 런던 동물학회(Zoological Society of London) 등 주요 기관의 데이터를 학습했다고 공개됐다.

구글에 따르면 SpeciesNet은 2,000개 이상의 분류 레이블을 지원하며, 특정 동물 종뿐만 아니라 ‘포유류(Mammalian)’나 ‘고양잇과(Felidae)’ 같은 분류학적 카테고리, 그리고 차량과 같은 비동물 객체까지 식별할 수 있다.

구글은 공식 블로그를 통해 “스피시즈넷(SpeciesNet)의 공개로 도구 개발자, 학계 연구자, 생물다양성 관련 스타트업이 자연 지역에서의 생물다양성 모니터링을 대규모로 확장할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 스피시즈넷(SpeciesNet)은 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스 하에 깃허브(GitHub)에서 공개되었으며, 상업적 용도로도 거의 제한 없이 활용할 수 있다. 

한편, 마이크로소프트(Microsoft)의 ‘AI for Good Lab’도 ‘PyTorch Wildlife’라는 AI 프레임워크를 운영하며, 이는 동물 탐지 및 분류를 위한 사전 학습된 모델을 제공하고 있기에 구글의 스피시즈넷(SpeciesNet)이 최초의 카메라 트랩 AI 모델은 아니다. 그렇기에 이번 공개로 생물다양성 연구와 보전 활동이 더욱 효율적이고 정밀하게 이루어질 것으로 많은 관심이 주목되고 있다.