양식 기술 발전에 기여한 머신 러닝

양식 기술 발전에 기여한 머신 러닝

양식 기술 발전에 기여한 머신 러닝? 미국 국립해양대기청에 따르면 미국의 양식업은 연간 15억 달러 규모의 산업입니다. 육상 양식과 마찬가지로 조개 양식은 지속 가능한 산업을 유지하기 위해 건강한 종자 생산이 필요합니다. 조개류 유충의 양식 부화장 생산은 사망률을 추적하고 생애 초기 단계부터 건강을 평가하기 위해 면밀한 모니터링이 필요합니다. 생산 일정을 알리고, 자연적으로 발생하는 유해 박테리아의 영향을 파악하며, 지속 가능한 종자 생산을 보장하기 위해서는 신중한 관찰이 필요합니다. 이는 조개 부화에 필수적인 단계이지만 현재는 사람의 실수가 발생하기 쉬운 시간이 많이 걸리는 수작업 프로세스입니다. MIT의 압둘 라티프 자밀 물 및 식품 시스템 연구소의 자금 지원을 받아 MIT 씨그랜트는 MIT 토목 및 환경 공학부의 오토 코르데로 부교수, 테스틴 파디르 교수, 노스이스턴 대학교 체험 로봇 연구소의 연구 과학자 마크 졸로타스와 협력하고 있습니다. 이 분들은 바로 양식 산업을 위한 기술을 발전시키기 위해 양식 연구 공사 및 케이프 코드 상업 어부 연합의 다른 사람들입니다. 그리고 케이프 코드에 위치한 양식 연구 공사는 지역 및 지역 재배자에게 고품질 조개 종자를 제공하는 데 중요한 역할을 하는 선도적인 조개 부화장과 농장 및 도매업체입니다. 이번 학기에는 두 명의 MIT 학생이 학부 연구 기회 프로그램을 통해 MIT 씨그랜트의 자문 서비스 담당 부국장인 로버트 빈센트와 협력하여 이 노력에 동참했습니다. 1학년 우니메 우수아와 2학년 산티아고 보레고는 양식 산업의 조개 씨앗 현미경 이미지를 사용하여 식별 및 계수 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되는 머신 러닝 알고리즘을 훈련하고 있습니다. 결과적으로 사용자 친화적인 이미지 인식 도구는 양식업자가 건강하고 건강하지 않으며 죽은 조개 유충을 구별하고 계수하는 데 도움이 되며, 정확도를 향상시키고 시간과 노력을 줄이는 것을 목표로 합니다. 빈센트는 AI가 연구자, 산업계, 자원 관리자가 정확한 데이터 수집, 분석, 예측, 프로세스 간소화의 핵심이 되어온 문제를 해결할 수 있는 환경 과학을 위한 강력한 도구라고 설명합니다. 더불어 제이와프스와 같은 프로그램의 자금 지원을 통해 이러한 문제를 정면으로 해결할 수 있었다고 말했습니다. 양식 산업은 종자 생산 과정에서 중요한 단계인 유충 클래스를 수동으로 정량화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 양식 산업 관련 생산 관리자인 셰릴 제임스는 유충은 성장 단계에 있을 때 지속적으로 크기를 측정하고 계수하는 것이고 이 과정은 최적의 성장을 장려하고 인구를 강화하는 데 매우 중요하다고 밝혔습니다. 자동화된 식별 및 카운팅 시스템을 개발하면 시간 및 비용 이점을 통해 생산 프로세스의 이 단계를 개선하는 데 도움이 됩니다. 빈센트는 쉽지 않은 작업이지만 노스이스턴 대학교 체험 로봇 연구소의 졸로타스 박사의 지도와 UROP 학생들의 연구로 견고한 진전을 이루었다고 밝혔습니다. UROP 프로그램은 연구자와 학생 모두에게 도움이 됩니다. 이러한 유형의 시스템을 개발하는 데 MIT UROP 학생들을 참여시키면 고려하지 못했을 수도 있는 AI 애플리케이션에 대한 인사이트를 얻을 수 있으며, 실제 문제를 해결하는 데 기여하면서 스스로 탐색, 학습 및 적용할 수 있는 기회를 제공합니다. 보레고는 이 프로젝트를 6.390반에서 배운 내용을 실제 문제에 적용할 수 있는 기회로 생각했습니다. 이어서 컴퓨터가 이미지를 보고 이미지에서 정보를 추출하는 방법에 대한 아이디어를 만들기 시작했고 계속 탐구하고 싶다고 포부를 밝혔습니다. 우수아는 업계에 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 프로젝트를 추진하기로 결정했습니다. 이에 대해서 머신러닝을 활용하여 사람들의 삶을 더 쉽게 만들 수 있는 방법을 알고 싶습니다. 생물학자들이 이러한 계산 및 식별 과정을 더 쉽게 수행할 수 있도록 AI를 활용하고 있고, 이 프로젝트를 시작하기 전에는 양식업에 익숙하지 않았지만 박사님이 부화시킨다는 소식만 들었다며 빈센트는 현재 상황과 직면한 문제를 아는 사람이 많지 않다는 점이 아쉽다고 말했습니다. 케이프 코드에서만 양식업은 연간 1,800만 달러의 산업입니다. 그러나 매사추세츠 해양 수산국은 부화장이 매년 종자 수요의 70~80%만 충족할 수 있어 지역 재배자와 경제에 영향을 미칠 것으로 예상하고 있습니다. 이 프로젝트를 통해 파트너들은 종자 생산을 늘리고 산업 역량을 발전시키며 부화장 미생물군집을 이해하고 개선하는 데 도움이 되는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 보레고는 작업할 데이터가 제한적이라는 초기 과제를 설명합니다. 처음에는 모든 데이터에 라벨을 붙여야 했지만, 그 과정을 거치면 많은 것을 배울 수 있었고 진정한 MIT 방식으로 그는 프로젝트에서 얻은 교훈을 공유하며, 작업해야 하는 데이터를 통해 주어진 것을 최대한 활용하고 무엇을 가지고 있느냐에 따라 전략을 조정하고 변경해야 한다고 밝혔습니다. 다음으로 우수아는 연구 과정을 거치고, 팀에서 소통하며, 어떤 접근 방식을 취해야 할지 결정한 경험을 설명하고 연구는 어렵고 긴 과정이지만, 스스로 사물을 찾고 문제에 대한 해결책을 스스로 찾아야 한다는 교훈을 주기 때문에 얻을 수 있는 것이 많다고 소감을 말했습니다. 협력자들은 종자 생산을 늘리고 부화 과정에서 필요한 인적 노동력을 줄이는 것 외에도 이 프로젝트가 비용 절감과 기술 통합에 기여하여 미국에서 가장 소외된 산업 중 하나를 지원할 것으로 기대하고 있습니다. 양식 기술 발전에 기여한 머신 러닝을 연구하고 있는 보레고와 우수아는 모두 MIT 씨그랜트에서 2학기 동안 업무를 계속할 계획입니다. 보레고는 기술이 환경과 야생동물을 보호하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 자세히 알아보는 데 관심이 있습니다. 우수아는 양식업과 관련된 더 많은 프로젝트를 모색하고 싶다고 말합니다. 실제로 양식 기술 발전에 기여한 머신 러닝에 대한 문제를 해결할 수 있는 방법은 무한정 있는 것 같습니다. 지금까지 양식 기술 발전에 기여한 머신 러닝에 대해서 연구하고 있는 학생 2명에 대한 말씀을 전해드렸습니다.