델은 31일 새로운 딥러닝 모델을 활용해 2300km에 달하는 산호초 군락 해상 공원의 314개 산호초에서 수집한 4만2000여개의 이미지 분석 작업을 연말까지 지원할 예정이라고 밝혔다.
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관련해 델은 호주의 ‘대산호초 보호를 위한 시민 연합(Citizens of The Great Barrier Reef)’과 새로운 딥러닝 모델을 발표했다. 이 모델은 ‘그레이트 리프 센서스(Great Reef Census·GRC)’라고 명명한 시민 참여형 환경 보호 연구조사에 적용된다. 전 세계 과학자들이 세계자연문화 유산인 그레이트 배리어 리프의 산호초 백화 현상을 빠르고 정확하게 분석할 수 있도록 지원하기 위해서다.
딥러닝 기술 도입으로 사진 1개를 분석할 때 걸리는 시간이 기존 7~8분에서 1분 이내로 단축될 예정이다. 연구가 시작된 1회차에는 1만3000개 이미지 분석에 1516시간이 소요됐다. 최신 딥러닝 모델은 이같은 양의 데이터를 200시간 이내에 빠르게 분석했다.
이번 딥러닝 모델은 델의 고성능 컴퓨팅(HPC) 그래픽 처리 장치(GPU) 가속 시스템을 기반으로 학습했다. 비정형 데이터를 위한 데이터레이크 솔루션 ‘델 파워스케일(Dell PowerScale)’ 시스템에 데이터를 저장했다. 아울러 델 파워엣지(Dell PowerEdge) 서버 등 지상 컴퓨팅 플랫폼을 통해 AI 학습 클러스터 및 AI 추론 엔진도 지원했다.
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대산호초 보호를 위한 시민연합의 설립자 앤디 라이들리(Andy Ridley)는 “델의 엣지 솔루션과 딥러닝 모델은 반복 사용 및 확장에 용이하기 때문에 전세계 곳곳의 산호초 군락에 적용할 수 있다”며 “호주 이외에 새롭게 적용할 첫 번째 지역은 인도네시아”라고 설명했다.
한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄 사장은 “델 테크놀로지스는 기후 변화 완화를 달성하고자 하는 여러 기관들과 기술적 협력을 확대해가고 있다. 델의 딥러닝 기술은 조사원들이 양질의 데이터에 빠르게 액세스할 수 있도록 함으로써 산호초 군락 연구의 상당한 진전을 이끌었다”며 “앞으로도 꾸준히 지역 사회와 더불어 지속가능성 및 환경 보호에 대한 비전을 확대해가고자 한다”고 강조했다.