Google, 머신 런닝을 사용하여 조류의 새 울음소리를 식별하는 대회 열어

Red-winged Blackbird, 출처 : https://www.blog.google/

Google은 AI for Social Good을 주도적으로 진행하는 Google의 생물음향학팀과 Cornell Ornithology 연구소가 협력하여, 새의 울음소리를 식별하기 위해 머신러닝을 사용하는 대회를 발표하였습니다.

해당 대회는 194개국에서 4백만 명 이상의 회원을 보유한 세계 최대 데이터 과학 커뮤니티인 Kaggle에서 개최하며 Google은 최우수 출품작을 위하여 25,000달러의 상금을 제공되며 2020년 6월 6일 시작으로 2020년 9월 15일 최종 마감 예정입니다. 
( * 9월 8일까지 대회에 참여해야 하며 9월 8일까지 참가자 팀 합류 및 기존 팀을 합병할 수 있습니다. 기준 시각은 UTC PM 11:59까지.)

상금 : 1등 12,000 달러 / 2등 8,000 달러 / 3등 5,000 달러

오랜 시간 동안 자연적인 사운드 스케이프(Soundscape)를 지속적으로 기록하여 조류를 광범위하게 모니터링하기 위한 많은 프로젝트들이 이미 진행 중이나 많은 생명체와 생물들이 소음을 내기 때문에 데이터의 분석은 종종 해당 분야 전문가들이 수동으로 수행하고 있다. 그러나 이러한 분석은 속도가 느리고 결과가 불완전한 상태입니다.

이번 대회는 연구자들의 AI 모델을 훈련시키기 위하여 대규모 크라우드 소싱 데이터 베이스를 사용하는데 이는 Xeno-Canto 프로젝트가 전 세계에서 수천 시간 동안 새소리를 수집하였습니다.

현재 AI 모델의 성능이 떨어지는 이유 중 하나로 제공되는 소스가 모니터링 데이터에 사용되는 훈련 데이터(개별 조류의 짧은 기록)와 사운드 스케이프 기록(종종 동시에 여러 종을 호출하는 긴 기록) 간에 불일치가 일어나고 있기 때문입니다. 

이러한 문제를 해결하기 위하여 이번 대회에서 사운드 스케이프 녹음에서 다양한 조류 발성을 식별하고자 합니다. 

배경에 인위적인 소리 (예 : 비행기 기내) 또는 기타 다른 조류나 조류가 아닌 동물들(예 : 다람쥐)의 소리가 있을 수 있습니다.  이러한 복잡한 사운드 스케이프 녹음을 분석하기 위한 효과적인 검출기와 분류기를 구축하는 것이 목표입니다.

이번 성공을 통해 조류와 인간을 포함한 많은 생명체의 삶의 질을 크게 향상 시킬 수 있을 것입니다.

 

대회 안내 URL : https://www.kaggle.com/c/birdsong-recognition

Cornell Birdcall Identification