Google DeepMind Perch 업데이트: 멸종 위기 종을 위한 생물음향학 발전

Google DeepMind는 멸종 위기 종을 보호하기 위해 생물음향 데이터 분석을 가속화하도록 설계된 AI 모델인 Perch의 업데이트를 발표했습니다. 이번 업데이트된 모델은 최신 상용 새 종 예측 성능을 향상시키고 포유류, 양서류 및 인간 활동에 의한 소음까지 포함하도록 기능을 확장하여 보전 전문가들이 수백만 시간에 달하는 오디오 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.

향상된 모델 기능 및 학습

Perch의 새로운 버전은 이전 버전보다 거의 두 배에 달하는 데이터를 사용해 학습했으며, Xeno-Canto와 iNaturalist와 같은 공개 소스를 활용합니다. 이 확장된 데이터셋은 모델이 산호초와 같은 수중 환경을 포함한 다양한 환경에 더 잘 적응하고 복잡한 음향 장면을 분리할 수 있게 합니다.

단순한 종 식별을 넘어, 이 모델은 동물 개체 수 추정이나 특정 지역에 존재하는 개체 수 파악과 같은 구체적인 생태학적 질문에도 대응할 수 있을 만큼 다재다능합니다.

애자일 모델링 및 분류기 개발

훈련 데이터가 부족한 과학자들을 지원하기 위해 Google DeepMind는 "애자일 모델링"을 구현한 도구를 제공합니다. 이 접근 방식은 벡터 검색과 능동 학습을 결합하여 연구자들이 단일 사운드 예시만으로도 한 시간 이내에 고품질 분류기를 구축할 수 있게 합니다.

Perch 임베딩 모델을 활용하면 현지 전문가가 벡터 검색을 통해 데이터셋 내에서 유사한 소리를 찾아 관련 여부를 표시함으로써, 새끼 울음소리와 같은 특정 소리나 녹음이 제한된 종에 대한 분류기를 빠르게 학습시킬 수 있습니다.

현장 영향 및 성공 사례

2023년 출시 이후, Perch의 초기 버전은 250,000회 이상 다운로드되었으며 Cornell의 BirdNet Analyzer와 같은 전문 도구에 통합되었습니다. 실제 적용 사례는 다음과 같습니다:

• 종 발견: BirdLife Australia와 Australian Acoustic Observatory와의 협업을 통해 Perch는 찾기 어려운 Plains Wanderer의 새로운 개체군을 발견하는 데 기여했습니다.
• 개체군 모니터링: 연구에 따르면 Perch는 개별 새를 식별하고 개체 수를 추적할 수 있어 포획-방출 연구에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.
• 보전 효율성: 하와이 대학교 LOHE Bioacoustics Lab의 생물학자들은 기존 방법보다 약 50배 빠르게 honeycreeper 소리를 찾았으며, 조류 말라리아 위협을 받는 종의 모니터링을 가속화했습니다.

이용 가능성

Google DeepMind는 업데이트된 Perch 모델을 Kaggle에서 이용할 수 있는 오픈 모델로 공개했습니다.