구글은 방금 AlphaEarth Foundations라는 대규모 인공지능(AI) 모델을 발표했습니다. 이 모델은 위성 이미지, 레이더, 지도 등 수조 개의 관측 데이터를 합성하여 전 세계의 육지와 얕은 물의 변화를 추적하여 어느 위치나 시간에나 세계를 지도에 표시할 수 있습니다.
7월 28일 기자 회견에서 연구 엔지니어 크리스토퍼 브라운(Google DeepMind, 뉴욕)은 이 도구가 과학자들이 청정 에너지 프로젝트에 적합한 위치를 파악하고, 기후 변화의 생태적 영향을 연구하고, 삼림 벌채를 모니터링하는 등 여러 다른 응용 분야에 도움이 될 수 있다고 말했습니다.
모델 구축, 초기 실험, 기준 데이터 세트(2017-2024)에 대한 세부 내용을 담은 논문이 arXiv에 게재되었습니다.
Google은 AlphaEarth가 다른 AI 모델에 비해 정확도와 데이터 밀도가 뛰어나며, 처리 시간을 절약하고 에너지 소비를 줄인다고 주장합니다.
호주 제임스쿡 대학의 보존 생물학자인 니콜라스 머레이는 그의 팀이 일반적으로 조수 습지가 시간에 따라 어떻게 변했는지 보여주는 지도를 제작하기 전에 위성 데이터를 처리하는 데 "수십 일에서 수백 일"이 소요된다고 말하며, AlphaEarth가 이 과정을 상당히 가속화하는 데 도움이 되기를 바란다고 말했습니다.
Google은 AlphaEarth의 데이터가 주기적으로 업데이트되어 농업 , 삼림 벌채, 날씨에 대한 많은 데이터 세트를 이미 통합한 클라우드 컴퓨팅 시스템인 Earth Engine 플랫폼을 통해 완전히 처리된 형태로 제공될 것이라고 밝혔습니다.
AlphaEarth는 이러한 데이터 소스를 연결하여 사용자가 더 쉽게 활용할 수 있는 통합 제품을 만들 것입니다.
각 데이터 포인트는 10미터 정사각형으로 패키징되어 지구의 전체 육지와 해안 표면을 포괄하며, 이를 통해 AlphaEarth는 지구의 변화에 대한 보다 일관되고 상세하며 포괄적인 그림을 만들 수 있습니다.
이 AI 모델은 색상, 구름, 지형과 같은 위성 데이터를 디지털 표현으로 변환하여 사용자가 나무 종류, 건물, 지하수와 같은 특징을 쉽게 검색할 수 있도록 해줍니다.
"이 프로젝트의 규모는 전례가 없습니다."라고 경쟁 AI 모델인 MOSAIKS의 공동 창립자인 스탠퍼드 대학교 솔로몬 샹 교수는 말했습니다. "개발팀의 노고에 진심으로 감사드립니다."
그러나 그는 기존 문헌으로는 AlphaEarth의 효과를 다른 모델과 비교하여 명확하게 평가하기에 충분하지 않다고 지적하며, 과학계에서 검증하고 개발을 지속할 수 있도록 Google에서 더 많은 실험 데이터를 공개할 것을 촉구했습니다.
구글은 과학자들이 모델의 성능을 평가할 수 있도록 충분한 정보를 제공했다고 주장합니다. 그러나 많은 전문가들은 이 도구를 특정 분야에 적용할 때 도구의 한계를 검증하고 파악하는 것은 여전히 연구자들의 몫이라고 지적합니다.
출처: https://www.vietnamplus.vn/google-ra-mat-mo-hinh-ai-lap-ban-do-trai-dat-moi-noi-moi-luc-post1053406.vnp
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