페이스북이 콜롬비아대학 국제지구과학정보네트워크센터 CIESIN과 공동으로 개발한 지도는 인공지능을 이용한다. 인구 데이터와 위성 이미지에 머신러닝을 적용해 복잡한 구조로 맵핑, 인구 분포를 자세하게 계산할 수 있어 다양한 활용이 가능하다고 한다.
재해나 전염병이 발생하면 어디에 도움을 줘야 할지 정확하고 빠르게 알려면 맵핑 도구를 써야 한다. 하지만 신뢰도가 높고 정확한 지도를 이용하기는 쉽지 않다는 게 문제. 페이스북 프로젝트는 먼저 아프리카 22개국을 대상으로 여러 지도나 위성 이미지에 맵핑을 했다. 물론 이 프로젝트는 나중에는 전 세계 인구를 맵핑할 예정이라고 한다.
특정 지역이 어떤 구조를 갖고 있는지 어떤 인구 분포를 취하고 있는지 지도를 통해 정확하게 확인할 수 있도록 해 재해가 발생하면 피난을 정확하게 실시하거나 의료 종사자가 적절하게 재해 피해자나 전염병 감염자에게 연락을 취할 수도 있다.
실제로 아프리카 남동부 말라위에선 적십자와 공동으로 이 지도를 활용해 홍역과 풍진 예방 접종 캠페인을 실시했다고 한다. 토지 면적 중 97%가 무인이라는 걸 지도가 보여준 덕에 자원봉사자를 필요로 하는 지역에 원활하게 배치할 수 있었다고 한다. 또 3명 중 1명이 전기를 쓸 수 없는 탄자니아에선 페이스북 AI 지도를 통해 어느 지역에 에너지 자원을 할당해야 할지 확인해 전기 공사 계획을 도왔다고 한다.
페이스북 측은 정확한 데이터는 인도적 활동에 중요한 역할을 한다면서 맵핑 프로젝트가 NGO와 구호단체 제휴를 구축하는 데 도움이 될 것으로 확신한다고 밝혔다.
국가가 조사한 인구 조사는 특정 지역에 거주하는 인구를 나타내지만 해당 지역 어디에 사람이 살고 있는지 나타내지는 않는다. 따라서 예방 접종 캠페인 등 자원을 효율적으로 할당하려면 자세한 맵핑이 필수적이다.
AI를 이용한 지도는 위성 이미지를 불러올 때 여기에 건물을 포함할지 여부를 예측한다. 이후 인구 조사 데이터 등을 참조해 지역 면적당 인구에서 건물에 얼마나 사람이 있는지, 어느 영역에 어느 정도 인구가 있는지 계산한다. 기사 맨 위에 있는 이미지는 페이스북이 소개한 샘플로 아프리카 전체에서 건물이 있는 위치를 평가해 상위 위치는 파란색 점으로 표시했다. 이미지를 클릭하면 머신러닝으로 인구 분포가 좁혀지는 모습을 GIF 애니메이션으로 볼 수 있다.
연구 데이터는 페이스북이 현지 자원봉사 조직에 무료로 제공한다. 페이스북은 자사 데이터를 이용하지 않으며 사용하는 인구나 위성 데이터에는 개인 식별 정보는 포함되어 있지 않다고 밝히고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.