[데이터넷] IBM은 미국 우주항공국(NASA) 마샬우주비행센터(Marshall Space Flight Center)가 NASA의 방대한 지구 및 지형 공간 과학 데이터로부터 새로운 지식과 정보를 발견하는데 IBM의 인공지능(AI) 기술을 사용하기로 했다고 2일 밝혔다.
이번 협업은 NASA의 지구 관측 위성 데이터에 AI 파운데이션 모델 기술을 적용하는 최초의 사례가 될 전망이다.
파운데이션 모델은 적용 범위가 지정되지 않은 광범위한 데이터 세트를 학습한 AI 모델로 다양한 작업에 사용 가능하며, 한 상황에 관한 정보를 다른 상황에도 적용할 수 있다. 이 모델을 통해 지난 5년간 자연어 처리(NLP) 기술 분야가 빠르게 발전해왔다. IBM은 언어 이외의 영역에도 파운데이션 모델을 적용하는데 앞장서고 있다.
과학자들이 우리 행성을 연구하고 관찰할 수 있게 해주는 지구 관측 기술이 발달함에 따라 관련 데이터가 전례 없이 빠른 속도와 방대한 규모로 수집되고 있다. 이러한 방대한 데이터 리소스에서 지식을 추출하려면 창의적이고 혁신적인 접근 방식이 필요하다.
이번 협업의 목표는 연구자들이 이러한 대규모 데이터 세트로부터 정보와 지식을 더 쉽게 분석하고 도출할 방법을 제공하는 것이다. IBM의 파운데이션 모델 기술은 지구의 과학적 이해를 높이고, 기후 관련 문제에 더 빠르게 대응하기 위해 이 데이터를 검색하고 분석하는 속도를 높일 수 있다.
IBM과 NASA는 지구 관측에서 통찰력 있는 정보를 얻기 위해 여러 신기술을 개발할 계획이다. 이를 위해 IBM의 지형 공간 정보(geospatial intelligence) 파운데이션 모델은 지구 궤도 위성에서 수집한 토지 피복(지표면에 존재하는 물질 및 그 분포 상황) 및 토지 이용 변화 기록인 NASA의 HLS(Harmonized Landset-Sentinel-2) 데이터 세트를 학습하게 된다.
이 파운데이션 모델 기술은 페타바이트(PB) 규모의 위성 데이터를 분석해 자연재해, 주기적 작물 수확량, 야생 동물 서식지 등 각종 현상의 지리적 발자국(geographic footprint) 변화를 파악하게 된다. 이는 우리 행성의 환경 시스템을 분석하는데 중요한 역할을 할 것이다.
이번 협업에서 기대되는 또 하나의 결과는 지구과학 문헌 자료를 쉽게 검색할 수 있도록 구축하는 것이다. IBM에서 개발한 자연어 처리 모델은 문헌을 정리하고 새로운 지식을 더 쉽게 찾을 수 있도록 약 30만 건의 지구과학 논문을 학습했다. 레드햇 오픈시프트 소프트웨어에서 학습한 최대 규모의 AI 워크로드 중 하나를 보유한 본 학습 완료 모델은 IBM의 오픈소스 다국어 질의응답 시스템인 프라임QA(PrimeQA)를 사용한다.
지구과학용 새로운 언어 모델은 연구자들에게 리소스를 제공하는 것 외에 NASA의 과학 데이터 관리 및 감독 프로세스에도 적용될 수 있다.
라훌 라마찬드란(Rahul Ramachandran) NASA 마샬우주비행센터의 선임 연구원은 “이 파운데이션 모델의 장점은 수많은 하위 응용 분야에 활용될 수 있다는 점”이라며 “작은 팀들로는 이러한 파운데이션 모델을 만들 수 없다. 각기 다른 관점, 리소스, 스킬 세트를 제공하는 다양한 조직에 걸친 팀이 필요하다”고 말했다.
라구 간티(Raghu Ganti) IBM 수석 연구원은 “파운데이션 모델은 자연어 처리 분야에서 이미 성공을 거뒀다. 이제는 비즈니스와 사회에 중요한 새로운 영역과 양식으로 확장할 때”라며 “지구과학 데이터 중 지형 공간, 이벤트 시퀀스, 시계열 및 기타 비언어적 요소에 파운데이션 모델을 적용한다면 훨씬 더 많은 연구자, 기업, 시민들이 더없이 값진 지식과 정보를 누릴 수 있게 될 것이다. 궁극적으로, 가장 시급한 기후 문제 해결에 더 많은 사람이 참여하는데 큰 힘이 될 수 있다”고 전했다.
이번 협약에 따라 추진될 수 있는 또 다른 IBM NASA 공동 프로젝트로 대기 관측 데이터 세트인 MERRA2를 사용해 날씨 및 기후 예측을 위한 파운데이션 모델을 개발하는 작업이 있다. 이 협업은 향후 10년간 포용적이고 투명한 협업 기반의 개방적 과학 커뮤니티를 조성하려는 NASA 오픈소스 과학 이니셔티브의 일환이다.
