구글이 인공지능으로 지구 전체를 실시간으로 관찰할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 발표했다. '알파어스 파운데이션(AlphaEarth Foundations)'이라는 이름의 이 AI는 위성사진 등의 데이터를 분석해 농작물 상태, 산림 변화, 도시 개발 현황 등을 정확하게 파악할 수 있다. 특히 기존 방법보다 오류를 24% 줄여 더욱 정확한 분석이 가능해졌다.

지금까지는 지구의 특정 지역이나 특정 목적에 맞는 각각 다른 AI 모델들이 사용되었다. 하지만 알파어스 파운데이션은 하나의 모델로 전 세계 어디든, 어떤 목적이든 정확하게 분석할 수 있는 최초의 '만능 지구 관찰 AI'다. 구글은 2017년부터 2024년까지 전 세계 지구 관찰 데이터를 일반에 무료로 공개할 예정이라고 밝혔다.

30억 개의 관측 데이터로 학습한 똑똑한 AI

이 AI는 30억 개가 넘는 지구 관찰 데이터로 훈련되었다. 9종류의 서로 다른 위성 센서와 위키피디아 텍스트 정보까지 함께 학습했다. 사용된 데이터는 지구 육지 면적의 1.1%에 해당하는 엄청난 양이다.

AI가 학습한 데이터에는 일반 카메라처럼 색깔을 보는 광학 위성(센티넬-2, 랜드샛), 구름을 뚫고 볼 수 있는 레이더 위성(센티넬-1, 팔사-2), 나무 높이를 측정하는 라이다(GEDI), 날씨 정보(ERA5-Land), 중력 변화(GRACE), 지형 정보(GLO-30), 토지 이용 현황(NLCD) 등이 포함되어 있다.

연구팀이 개발한 새로운 기술은 공간과 시간, 정확도를 동시에 고려하는 똑똑한 구조를 가지고 있다. 이 덕분에 10미터 단위의 세밀한 해상도를 유지하면서도 넓은 지역과 긴 시간의 변화를 동시에 파악할 수 있다. 특히 시간의 흐름에 따른 지구 표면의 변화를 연속적으로 추적할 수 있는 최초의 기술이다.

농업부터 환경보호까지 15개 분야에서 성능 입증

연구팀은 이 AI의 성능을 확인하기 위해 15가지 서로 다른 분야에서 테스트했다. 농작물 종류 구분, 나무 종류 분류, 토지 이용 현황 파악, 물의 증발량 측정, 표면 온도 분석 등 다양한 작업을 수행했다.

테스트 결과, 알파어스 파운데이션은 모든 분야에서 기존의 다른 방법들을 앞섰다. 가장 많은 데이터를 사용한 테스트에서는 기존 최고 방법보다 평균 24% 적은 오류를 보였다. 적은 데이터로 테스트했을 때도 10% 이상 성능이 향상되었다. 특히 1년 단위로 변화를 관찰하는 작업에서 가장 뛰어난 성과를 보였는데, 미국 토지피복 조사, 전 세계 팜오일 농장 분석, 아프리카 농작물 현황 파악 등에서 큰 성과를 거두었다.

적은 정보로도 정확한 분석 가능한 혁신 기술

지금까지 지구 관찰 연구의 가장 큰 문제는 정확한 정보가 부족하다는 것이었다. 실제로 현장에 가서 측정하고 관찰하는 일은 많은 시간과 비용이 들기 때문에, 전 세계 규모에서는 정확도와 넓은 범위 중 하나를 포기해야 했다. 많은 연구들이 특정 지역이나 특정 목적에만 집중하는 이유도 이 때문이다.

알파어스 파운데이션은 이런 문제를 해결하기 위해 새로운 기술들을 개발했다. 시간과 센서 정보를 연속적으로 처리하는 방식, 공간 정보를 조밀하게 압축하는 기술, 지리 정보가 포함된 텍스트와 위성 이미지를 연결하는 방법 등이다. 특히 정보를 64바이트라는 매우 작은 크기로 압축하면서도, 기존 방법보다 16배 적은 정보로 같은 성능을 달성했다.

FAQ

Q: 이 AI 기술이 기존의 지구 관찰 방법과 어떻게 다른가요?

A: 기존에는 농업용, 산림용, 도시용 등 목적별로 각각 다른 AI를 만들어야 했습니다. 하지만 알파어스 파운데이션은 하나의 AI로 모든 종류의 지구 관찰 작업을 정확하게 수행할 수 있는 최초의 '만능' 기술입니다. 또한 시간의 변화도 연속적으로 추적할 수 있어 더욱 정확한 분석이 가능합니다.

Q: 적은 정보로도 정확한 분석이 가능한 이유는 무엇인가요?

A: 이 AI는 미리 30억 개가 넘는 지구 관찰 데이터로 학습해서 지구 표면의 일반적인 패턴을 이미 알고 있습니다. 그래서 새로운 지역의 적은 정보만 있어도 기존 지식을 활용해 정확한 분석을 할 수 있습니다. 마치 지구에 대해 많이 아는 전문가가 적은 단서만으로도 정확한 판단을 내리는 것과 같습니다.

Q: 이 기술이 실생활에서 어떻게 활용될 수 있나요?

A: 농부들이 작물 상태를 확인하거나, 정부가 산림 변화를 모니터링하거나, 도시 계획을 세우거나, 자연재해에 대응하는 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 특히 직접 가기 어려운 외진 지역이나 위험한 지역도 위성 데이터만으로 정확하게 분석할 수 있어 매우 유용합니다.

해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.

논문 명: AlphaEarth Foundations: An embedding field model for accurate and efficient global mapping from sparse label data

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.