스티븐 스필버그가 1975년에 “죠스”를 개봉한 이후로 전 세계 사람들은 다시 물 속으로 모험을 떠나는 것을 경계해 왔습니다. 물론 이 영화는 실화가 아니며, 복수심에 불타는 “죠스” 크기의 백상어는 해변 공동체를 위협하는 습관을 갖고 있지 않습니다. 분명히 상어의 공격은 믿을 수 없을 정도로 드물지만 많은 종의 힘과 크기를 고려할 때 호기심에 물린 것조차 치명적이거나 외관상 손상될 수 있습니다. 이 때문에 인간과 상어의 상호 작용 수를 줄이는 데 도움이 되는 새로운 도구가 주기적으로 탐색됩니다.
새로운 방법 중 하나는 AI 지원 드론을 사용하는 것입니다. AI를 사용하여 상어를 탐지하는 연구 프로젝트인 SharkEye는 수집한 정보를 사용하여 상어 생물학에 대해 더 많이 배울 뿐만 아니라 사람이 거주하는 지역에서 상어를 식별하고 안전성을 높입니다. 더 이상 조심성 있는 서퍼들은 드론이 한 지역 위를 맴돌고 멀리서 상어를 발견할 수 있을 때 상어의 등지느러미가 물을 깨뜨리는 숨길 수 없는 징후를 찾을 필요가 없습니다.
작동 방식은 다음과 같습니다. SharkEye는 일상적으로 드론을 특정 지역 위로 날아가 영상을 캡처하고 상어를 식별합니다. 그런 다음 기계 학습 모델을 사용하여 캘리포니아 해안에서 거대한 백상아리와 기타 종을 탐지하고 공공 안전 담당자에게 이들의 소재를 알립니다. 이러한 유형의 기술은 상어 연구와 전 세계 해변가 보호 모두에서 미래의 방식이 될 수 있습니다. SharkEye는 상어 공격이 발생하기 훨씬 전에 이를 막기 위해 노력하는 많은 유사한 프로젝트 중 하나일 뿐입니다.
AI 지원 드론은 이미 상어 공격으로부터 일부 사람들을 구했습니다.
상어는 사람을 먹는 데 관심이 없습니다. 물린 경우에는 대개 자극을 받거나 호기심이 생긴 후에야 발생합니다. 그럼에도 불구하고 상어에 물리면 심각한 외상을 입는 경우가 많기 때문에 SharkSpotter와 같은 조직에서는 이를 완전히 예방하겠다는 목표를 세웠습니다. 시드니 공과대학교(UTS) 연구원들이 고안한 이 상어 탐지 시스템은 운영 첫해 동안 두 사람의 생명을 구하는 데 성공했습니다.
SharkSpotter는 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 상어 목격에 대한 통계를 식별하고 구축하여 대중에게 상어 활동을 알립니다. 상어를 성공적으로 탐지하는 데 90%의 정확도를 가지고 있어 돌고래를 포함한 다른 해양 생물과 구별할 수 있습니다. 또한 보트, 서퍼, 수영 선수 및 물 속의 다양한 물체를 식별합니다. 드론이 특정 지역을 비행하며 데이터를 수집하면 통제소로 실시간 스트리밍되어 대중이 접근할 수 있습니다. 그런 다음 물을 비울 필요가 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.
이 글을 쓰는 시점에서 시스템은 자율적이지 않으며 인간 운영자가 필요합니다. 미래에는 유사한 드론 떼가 프로세스를 완전히 대신할 수 있지만, 이는 앞으로 몇 년이 걸릴 수도 있습니다. 상어 위협을 식별하기 위해 AI 지원 드론을 사용하는 기술과 방법론은 이제 막 시작되었지만 기술이 향상됨에 따라 성장할 여지가 충분합니다.
