로드킬 대비: 컴퓨터 과학자 가브리엘 소우투 페란테가 개발한 신뢰있는 인공지능 솔루션은 동물과 차량 사이의 충돌을 감소시키기 위해 노력하고 있습니다. 이 혁신은 브라질 도로 생태학 센터 (CBEE)가 보고한 매년 약 4억 7500만 개의 척추동물이 시간 충돌로 인해 숨지는 심각한 상황 속에서 등장했습니다. 이는 주로 작은 포유동물, 팔저지, 그리고 올빼미과 동물들을 포함하고 있습니다.
대상 동물 감지: 페란테의 연구에서는 사자, 개미핥기, 타피르, 염소머리 늑대 및 재규어 등 차량 충돌 위험이 높은 중대형 동물 종 다섯 가지를 식별했습니다. 수천 개의 이러한 동물의 이미지를 사용하여 컴퓨터 모델을 실시간으로 인식하기 위한 AI 모델을 훈련시키기 위한 포괄적인 데이터베이스가 구축되었습니다.
성공적인 시험: AI 기술의 효과는 여러 시험을 통해 입증되었습니다. 이 기술은 야생동물을 지키는 데 상당한 잠재력을 보여주고 있습니다.
향후 전망: 프로젝트의 다음 단계는 인프라 관리 회사와의 협력에 따라 달라질 것입니다. 이러한 파트너십은 교통 카메라와 컴퓨터 장치를 통합하여 최신 네비게이션 애플리케이션과 유사한 실시간 알림 시스템을 구축할 수 있도록 합니다. 이러한 발전은 운전자의 인식을 크게 향상시키고, 동물 피해를 방지하고 안전한 도로를 보장할 것으로 예상됩니다.
추가 관련 사항:
– 미국에서는 매년 차량과 대형 동물간 약 100만 ~ 200만 건의 충돌이 발생한다고 추정됩니다.
– 야생동물 감지용 인공지능 기술을 개발하는 것은 동물 사망을 방지하는 데 도움뿐만 아니라 인간 사망, 부상, 재산 피해도 크게 줄일 수 있습니다.
– 미국에서의 동물과 차량의 충돌로 인한 연간 비용은 80억 달러 이상으로 추산됩니다.
– 야생동물 – 차량 충돌 완화 조치에는 야생동물 통로와 강건 다리, 울타리, 도로 가장자리 야생동물 감지 시스템, 그리고 운전자 행동의 수정이 포함됩니다.
주요 질문과 답변:
– 도로상에서 야생동물을 탐지하기 위한 인공지능 기술과 관련된 어려움은 무엇입니까?
주요 어려움 중 하나는 다양한 환경과 날씨 조건에서 탐지의 정확성과 속도를 보장하는 것입니다. 기술은 주간과 야간에도 도로 가장자리의 수풀이나 다른 물체들과 동물을 구별할 수 있어야 합니다.
– 야생동물 감지용 AI 사용과 관련된 논란이 있나요?
특정적으로 야생동물 감지를 위한 AI에 관련된 큰 논란은 없지만, AI에 대한 일반적인 우려 사항으로는 개인정보 문제, 데이터 처리에 대한 상당한 에너지 자원 필요성, 그리고 인공지능 결정의 윤리적 문제가 있는 것이 있습니다.
장단점:
– 장점:
– AI 감지 시스템은 계속적으로 실시간으로 작동할 수 있습니다.
– 길/차도 처리나 야생동물 통과하는 다리에 비해 장기적으로 경제적일 수 있습니다.
– AI 시스템은 시간이 지남에 따라 진화하고 개선될 수 있으며, 보다 다양한 종류의 동물을 감지할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다.
– 단점:
– 기술의 초기 설정 비용이 크고, 상당한 인프라 변경이 필요할 수 있습니다.
– 기술 채택은 정부, 비정부기구, 민간 부문 엔티티들 사이의 협력에 의존합니다.
– 신뢰할 수 있는 AI 모델을 구축하기 위해서는 다양한 데이터셋으로의 풍부한 교육이 필요하며, 이것은 수립하는 데 시간과 자원이 소모되는 작업일 수 있습니다.
야생동물 보호 및 도로 안전에 대한 자세한 정보는 Centre for Road Ecology를 방문하거나 동물 – 차량 충돌 완화 전략에 대한 자원 및 연구를 제공하는 연방 고속도로국와 같은 기관을 참고하세요.