넷플릭스를 보거나, 온라인 쇼핑을 하거나, 로봇청소기를 가동해 본 적이 있다면 인공지능, AI와 상호작용해 본 적이 있을 것입니다. AI는 컴퓨터가 엄청난 양의 데이터를 샅샅이 뒤져 패턴을 감지하거나 문제를 해결할 수 있게 해줍니다. 유럽연합(EU)은 AI가 “미래를 정의할 것”이라고 말했다. technology. "
그러나 인공 지능이 이미 우리의 일상 생활에 얽혀있는만큼, 인공 지능과 그 응용이 초기 단계에있는 한 영역이 있다고 노르웨이 과학 기술 대학 (NTNU) 해양 기술과의 부교수는 말합니다. 그 지역은 연구원이 다른 주제 중에서 해빙 연구를 전문으로 하는 지역인 북극입니다.
마케팅, 의학에서는 많이 사용되지만 북극(연구) 커뮤니티에서는 그다지 많이 사용되지 않습니다. 데이터는 많지만 현장에서 AI에 대한 관심은 충분하지 않습니다. 사람들이 무언가를하기를 기다리는 많은 데이터가 있습니다.
그래서 연구원들은 인공 지능을 사용하여 북극의 해빙을 식별하는 앱을 개발할 수 있는지 확인하기로 결정했습니다.
당신은 한 덩어리의 해빙과 다른 덩어리 사이에 큰 차이가 없다고 생각할지 모르지만, 그것은 단지 그렇지 않습니다.
빙산 외에도 변형 된 얼음, 평평한 얼음, 부서진 얼음, 빙원, 플록 버그, 플록 비트, 팬케이크 얼음 및 놋쇠 얼음이 있습니다.
연구원들은 앱이 하늘, 탁 트인 물, 수중 얼음과 같은 다른 종류의 얼음과 다른 흰색 및 파란색 물체를 구별할 수 있기를 원했습니다.
예를 들어, 얼음이 많은 바다에서 항해하는 선장에게는 여러 종류의 얼음이 정말로 중요합니다. 실제 빙산은 직경이 2미터 이하인 떠다니는 얼음 조각인 쇄빙(brash ice)과 같은 것이 아닙니다. 그것을 생각해보십시오. 타이타닉 호가 큰 빙산 대신 성급한 얼음 조각에 방금 실수를했다면 침몰하지 않았을 것입니다.
상황에 시급성을 더하는 또 다른 요인은 기후 변화로, 바다가 따뜻해 짐에 따라 해빙을 극적으로 변화시키고 있습니다. 위성 이미지와 선상 선박 기술의 도움이 있더라도 앞의 얼음 바다에 무엇이 있는지 파악하는 것은 특히 안개나 폭풍우에서 어려운 도전이 될 수 있습니다.
얼음은 항해에 매우 어려울 수 있다고 연구원은 말했습니다. “물에서 (선박 수준에서) 강한 얼음, 다년 얼음 및 다른 얼음이 있는 곳을 감지하기 어려울 수 있습니다. 일부 얼음은 다른 유형보다 훨씬 더 위험합니다.
팀은 다른 NTNU 얼음 연구원이 촬영한 포괄적인 사진 모음을 사용하여 앱의 AI 시스템을 가르치기 시작했습니다.
그러나 AI 시스템은 성장하는 아이와 같습니다. 학습하려면 많은 정보에 노출되어야합니다. AI를 앱으로 전환하는 것이 합리적입니다. COVID-19 유행병으로 인해 대부분의 크루즈 운항이 중단되었지만, 유행병이 약해지면서 사람들은 북극과 남극을 포함하여 다시 크루즈를 타기 시작할 것입니다.
연구원은 관광객들이 앱을 사용하여 다양한 종류의 얼음 사진을 찍어 누가 가장 다양한 종류의 얼음을 찾는지 확인하는 것을 상상합니다. 그리고 그 모든 사진은 앱이 학습하는 데 도움이됩니다.
연구원은 "앱이 '인포테인먼트'에 사용된다면 정확도는 그렇게 중요하지 않다"고 말했다. "모델이 실수를했을 때도 재미있을 수 있습니다."
연구원은 AI가 학습함에 따라 점점 더 복잡 해지는 데이터 세트를 교실로 가져갈 수 있으며, 네비게이터는 훨씬 더 정교한 방식으로 얼음에 대해 배울 수 있습니다.
현재 학생들은 강사가 다양한 종류의 얼음에 대해 설명하는 사진을 보거나 PowerPoint 프레젠테이션을 듣습니다.
"따라서 이것은 얼음에 대해 배우는 방법에 혁명을 일으킬 수 있습니다."라고 그녀는 말했습니다. "3D로 만들 수 있고, 다른 종류의 얼음 유형에 대한 링크를 통해 자신을 드러내어 주변의 디지털 이미지를 탐색 할 수 있습니다."
연구원들은 XNUMX 월에 북극 워크숍에서 AI를 계획하여이 외딴 지역에서 AI 애플리케이션을 탐색 할 계획입니다.
북극의 원격지에서 인간의 활동과 영향에서 북극에 이르기까지 북극 고유의 극한 도전이 있습니다. 데이터 획득, 공유 및 품질, 그들은 AI 응용 프로그램을 세계에 중요한 북극 문제를 해결하고 '블랙홀'또는 지식 격차를 강조하고 작동하지 않는 것에 대한 인식을 높이도록 지시해야합니다.
