이카루스 프로젝트 그리고 AI

이카루스 프로젝트(Icarus Project)

이카루스 프로젝트는 이카루스를 이용하여 지구상의 모든 동물들의 이동경로와 생활 조건에 대해 알고자 하는 프로젝트 입니다. 프로젝트를 통해 동물의 행동 연구, 종 보호, 그리고 전염병 확산 경로 예측 분야에 도움이 될 것으로 보입니다.

 따라서 이카루스 프로젝트를 진행하기 위해 각 야생동물에게 미니 송신기를 부착하여 야생동물의 이동 경로 및 다양한 정보를 파악하는 방법 입니다.

 

송신기의 특징

이전에도 GPS 송신기를 야생동물에게 부착하였으나 기존 송신기에는 부피가 크고 무게가 무거워서 커다란 개체에만 부착이 가능했습니다. 또한 가격이 비싸 많은 개체수에 적합하지 않았으며, 배터리 수명 또한 부족하였습니다.

 

현재 이카루스 프로젝트를 진행하기 위해 개발된 송신기는 무게가 1g 수준으로 가벼워 크기가 작은 개체에도 부착할 수 있으며, 더 많은 센서를 탑재하여 이동경로 뿐만 아니라 다양한 정보를 수집할 수 있습니다. 그리고 송신기 1대당 비용을 대폭 줄여 대량생산이 가능하고, 태양광 전지를 사용하여 배터리 사용시간을 늘렸습니다. 현재 시험 단계에서는 약 5,000개의 송신기를 배치하기로 하였습니다.

 

이로인해 송신기를 부착한 특정 동물 집단의 행동양상을 쉽게 관찰할 수 있을 것으로 보입니다.

 

야생동물을 추적하는 이유

궁금한 점이 있습니다. 야생동물에게 송신기를 달아서 위치를 추적하는 정확한 이유는 무었일까요?. 그 이유는 동물의 이동경로를 파악하게 되면 멸종위기 동물의 위치 파악, 생태계 관찰, 야생동물 행동반경 등에 사용할 수 있습니다.

 

멸종위기종 위치 파악 - 멸정위기종에 센서를 달아 이동경로를 파악하게 되면 서식하는 위치를 파악하여 해당 지역을 환경보호구역으로 지정할 수 있습니다.

 

생태계 변화 관측 - 겨울철 철새들이 따뜻한 우리나라로 방문하게 됩니다. 그런데 매년 겨울철마다 찾아오던 철새의 방문 빈도가 줄어들게 된다면 생태계에 변화가 생긴 것으로 추측할 수 있습니다.

 

야생동물의 서식 반경 관측 - 자신들이 서식하는 위치로 부터 행동반경을 파악할 수 있습니다.

 

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스마트한 AI

AI가 점점 스마트해지고 있습니다. 그동안 개발자 등 일부 직업에 AI가 대체되기 어려울 거라는 인식이 있었습니다. 그런데 최근에는 새로운 결과를 창작하는 활동에서도 AI가 활동하고 있습니다.

 

알파코드

대표적인 예로 구글이 인공지능 자회사인 딥마인드에서 만든 알파코드(Alpha Code)는 AI가 직접 코딩하여 만드는 프로그램 입니다. 특이한 점으로 문자로 쓰여진 코딩 문제를 읽고 스스로 문제를 해결합니다. 최근 알파코드가 참여한 대회에서 전세계 일반 개발자들이 자신의 코딩 실력을 테스트 하기위해 참여한 이 대회는 얼마나 많은 문제를 풀었느냐를 기준으로 랭크가 결정되는데 알파코드는 그 중에서도 '특정 조건에서 도로와 건물을 배치하는 방법' 및 '보드 게임에서 승리하기 위한 전략' 등과 같은 문제를 알파코드가 이해하고 코딩을 제출하였습니다. 그 결과 34%의 문제를 풀어 중간 정도의 순위(54%)를 차지하였습니다.

 

알파코드는 문제를 해결할 수 있는 코드(방안)를 수십 수만개를 생성한 다음 효율적으로 짜여진 프로그램을 필터링하여 최적화 된 코드를 선택하는 방식입니다.

 

코파일럿(Copilot)

MicroSoft 자회사 Github와  OpenAi가 함께 코파일럿(Copilot)을 개발하였습니다. 깃허브(Github)에서 발표한 코파일럿(Copilot)은 간단히 설명하자면 코딩을 도와주는 기능을 합니다. 본인이 원하는 코딩을 하고자 하면 자동으로 다음으로 어떤 코딩용어가 나올지 AI가 판단하여 추천합니다. 마치 자동완성 같은 기능이라고 보시면 될 것 같습니다. 이 기능을 이용하게되면 코딩언어를 잘 모르는 일반인도 코딩을 할 수 있습니다.

 

 

코딩 AI에 대한 다양한 시각

국제적으로 다양한 실력자들이 있는 대회에서 AI가 프로그래밍을 통해 우수한 코딩실력으로 문제를 중간 정도의 순위로 성과를 낸 것에 대해 정말 대단하다고 하였습니다.

 

반면, 수십 수만개의 후보를 만들고 그 중에서 가장 좋은 후보를 선택하여 답안으로 제출하기 때문에 문제에 대한 대안(프로그램)을 만들어야 하는 경우 엄청난 숫자의 후보를 만들어야 하기 때문에 작동하기 힘들거라 보기도 합니다.

 

알파코드를 개발한 개발자 또한 현재의 알파코드가 실력있는 개발자라고 치켜세우지는 않고 있습니다. 지금은 시작일 뿐 개발자와 코딩에 어려움이 있는 사람들을 돕는 연구를 하겠다고 합니다.