IBM과 미국 항공우주국(NASA)은 위성 데이터를 더 빠르게 분석할 수 있도록 설계한 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 위성에서 관측된 지리 공간 데이터를 신속하게 분석, 홍수와 산불의 위험이 있는 지역을 식별하는 등 기후 변화에 대응하기 위한 연구에 중요한 도구로 활용할 계획이다.

IBM과 NASA는 위성 데이터로 구축한 지리 공간 기반 AI 모델을 오픈소스로 공개했다고 최근 밝혔다. 허깅페이스에서 이용할 수 있는 이 모델은 IBM의 ‘왓슨x(watsonx.ai)’ 플랫폼에서 개발했다.

미국 전역에서 1년 동안 ‘HLS-2’ 인공위성이 수집한 데이터를 기반으로 IBM과 NASA가 공동으로 훈련하고 홍수 및 화재 흔적 매핑을 위해 라벨링 데이터를 미세조정한 이 모델은 데이터 절반만 사용하고도 기존 학습 모델에 비해 정확도가 15% 개선한 것으로 나타났다.

IBM은 추가 미세조정을 통해 삼림벌채 추적, 작물 수확량 예측, 온실가스 감지 및 모니터링과 같은 작업에 적용할 수 있다고 설명했다.

또 모델 개선으로 지리 공간 분석 속도가 3~4배까지 높아질 수 있으며, 기존 딥러닝 모델 학습에 필요한 데이터 및 라벨링 양을 줄일 수 있다고 주장했다.

IBM과 NASA는 최신 지리 공간 데이터에 접근하고 분석하는 것은 매우 어려운 작업이기 때문에 이번에 공개된 모델이 중요한 역할을 할 수 있을 것이라 기대하고 있다. 또 이번 모델이 기후 변화에 대응하기 위한 AI 기술 발전의 기반이 될 수 있다고 전했다.

스리람 라가야반 IBM리서치 AI 부사장은 “기후 변화 같은 중요한 영역을 가속화하기 위한 오픈소스 기술의 역할은 그 어느 때보다 명확해졌다”며 “IBM의 노력을 NASA의 데이터와 결합하고 선도적인 오픈소스 AI 플랫폼인 허깅페이스에서 사용할 수 있게 함으로써 지구를 개선할 영향력 있는 솔루션을 더 빠르게 구현할 수 있다”고 말했다.

케빈 머피 NASA 최고 과학 데이터 책임자는 “우리는 파운데이션 모델이 관측 데이터를 분석하는 방식을 바꾸고 지구를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 잠재력이 있다고 믿는다”며 “모델을 오픈소스화하고 전 세계에서 사용할 수 있게 함으로써 그 영향력을 배가할 수 있기를 바란다”고 강조했다.

한편 IBM은 궁극적으로 왓슨x 제품군을 통해 모델의 상용 버전을 만들 계획이다. IBM 왓슨x의 지리 공간 모델의 상용 버전은 올해 말에 IBM ‘EIS’를 통해 이용할 수 있다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com