이석원 기자
수중 드론으로 해양 생물을 추적하고 관찰하는 연구 프로젝트를 추진하고 있는 몬터레이 만 수족관 연구소(MBARI)가 모바일용 게임 앱 파담버스(FathomVerse)를 출시했다. 이 게임을 플레이하면 플레이어는 심해 생물 이미지 분류와 드론에 탑재된 자동 추적 AI 훈련을 통해 MBARI 해양 생물 연구에 기여할 수 있다.
MBARI 측 관계자는 목표는 해양 생물을 최대 24시간 추적하고 동물 행동과 생태에 관한 의문에 답하는 것이라며 쉬지 않고 바다를 감시하고 인류가 아직 모르거나 본 적 없는 걸 만났을 때 행동을 바꾸는 자동 탐사기가 있다면 얼마나 좋을지 상상해보라고 밝혔다.
MBARI 연구선 레이첼 카슨호는 캘리포니아 앞바다에 원격 조종 무인 잠수정 MiniROV를 투입해 해중과 해저에 서식하는 희귀 생물을 관찰하는 연구 프로젝트에 참여하고 있다. MiniROV에는 팀원으로부터 에이전트라고 불리는 AI가 탑재돼 있으며 MiniROV를 자동 조종해 수중 생물을 추적하는 기능을 갖추고 있다.
이런 로봇 공학과 수중 카메라, 센서 등 기술 발전으로 연구자는 심해 생물 이미지를 수백만 장 수집했지만 이들 중 대부분은 미지의 생물이다. 예를 들어 지금까지의 해저 조사에서 발견된 심해 생물 5,580종 중 생물종이 명확히 특정된 건 8%에 불과하다.
전문가는 기계 학습 모델 도움을 받아 수집된 데이터 분류를 진행하고 있지만 해양 생물 외관은 빛 강도, 물 투명도, 카메라 각도, 해류 등 환경 조건에 따라 크게 변하기 때문에 난항을 겪고 있다. 우주선이나 외계 생물처럼 보이는 것도 적지 않은 미지의 심해 생물 분류라면 AI에게는 더 부담스러운 작업이라 할 수 있다.
이에 MBARI는 게이머와 해양 생물 애호가 도움을 받기 위해 모바일 게임 앱인 파담버스를 개발했다. 파담버스에는 MBARI 데이터베이스에 저장된 심해 생물과 해양 생물 이미지가 수록되어 있으며 여기에는 과학자가 확인한 사진과 AI가 태그를 붙인 이미지, 아직 누구도 분류하지 않은 이미지 등이 포함되어 있다.
게임을 시작한 플레이어는 먼저 트레이닝 다이빙에 참가해 해양 생물 47종 특징을 구분하는 훈련을 받는다. 그리고 아마추어 해양 생물학자로서의 훈련을 수료한 플레이어는 해류를 타고 떠다니며 화면을 탭해 표시된 동물을 기존 생물종으로 분류하거나 미지의 생물로 태그를 붙인다. 1회 다이브가 종료되면 앱은 플레이어 분류가 다른 플레이어 의견과 일치하는지를 기준으로 채점하고 성적에 따라 포인트를 부여한다. 그 중에서도 AI가 식별하지 못한 미지의 생물은 높은 점수를 받으며 미지의 생물을 정확히 미지로 라벨링했을 경우 보너스 포인트가 지급된다. 또 분류한 이미지가 후에 다른 플레이어나 연구자에 의해 정밀 검토되어 그 결과에 따라 추가 포인트가 부여될 수도 있다.
그리고 충분한 포인트를 획득한 플레이어는 다음 레벨로 진행해 새로운 해양 생물 분류에 도전하게 된다. 파담버스는 현재 1만 7,500회 다운로드됐으며 플레이어 의견으로 분류가 확정된 미확인 해양 생물 이미지는 1월 21일 기준 4만 7,799장에 달한다고 한다. 이는 MBARI 연구자가 지난 35년간 다양한 연구 프로젝트에서 수집한 이미지 데이터베이스인 파담넷(FathomNet) 내 라벨링된 이미지 14%에 해당한다.
플레이어 기여로 분류 작업이 진행됨에 따라 심해 미션에 임하는 수중 드론 AI 에이전트는 더 많은 생물을 더 정확히 인식할 수 있게 된다. 예를 들어 AI는 지금까지 말미잘과 흑산호를 잘못해 부채꼴 산호인 해양부채로 인식했지만 훈련 개선으로 정확히 식별할 수 있게 됐다.
관계자는 파담버스 플레이어는 지금까지 식별되지 않았던 동물을 특정해주고 있다며 그들은 아마도 이런 동물을 본 최초 인간일 것이라고 말했다.
파담버스는 iOS와 안드로이드용으로 출시됐으며 언어는 영어로만 제공된다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.
정용환 기자
이원영 기자
