PIGEON 프로젝트 소개, AI의 능력 사진 위치 정확 예측

 

 

AI와 함께하는 사진 위치 예측

안녕하세요, 저는 AI에 관한 최신 뉴스와 기술 동향을 전문으로 다루는 블로거입니다. 오늘은 AI 기술의 또 다른 놀라운 활용 사례를 소개하려고 합니다.

소개

스탠포드 대학원생들이 개발한 "PIGEON(Predicting Image Geolocations)" 프로젝트를 소개합니다. 이 프로젝트는 사진이 어디에서 찍힌 것인지를 정확하게 예측하는 데 AI를 사용한 놀라운 능력을 공개하였습니다. 이를 통해 우리는 과거의 사진 속 장소를 식별하거나 야외 생물학자들이 지역 내 침입 식물 종을 조사하는 등 여러 가지 유용한 응용 프로그램을 생각할 수 있습니다. 그러나 이러한 능력은 개인의 위치 정보를 노출시킬 우려도 함께 불러일으킵니다.

PIGEON 프로젝트의 탄생

이 놀라운 프로젝트의 시작은 스탠포드 대학의 "Deep Multi-task and Meta Learning" 수업에서 출발했습니다. Michal Skreta, Silas Alberti 및 Lukas Haas라는 세 명의 친구들은 공통의 취미를 공유하고 있었습니다.

"그 때, 우리는 스웨덴 게임 'GeoGuessr'의 열렬한 플레이어들이었습니다," Skreta는 말합니다. "GeoGuessr는 온라인 게임으로, 플레이어들에게 Google Street View에서 사진의 위치를 추측하라는 도전을 제시합니다."

GeoGuessr는 전 세계에서 5000만 명 이상의 플레이어들이 경쟁하고 있는 인기 있는 게임으로, 그들은 전 세계 대회에서 경쟁하며 유튜버, 트위치 스트리머 및 프로 플레이어가 됩니다.

그래서 이 학생들은 AI 플레이어를 개발하여 인간보다 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 확인하기로 결심했습니다. 그들은 이미지 분석을 위한 기존 시스템인 CLIP를 시작점으로 삼았습니다. CLIP는 이미지를 분석하기 위해 텍스트를 읽는 신경망 프로그램으로, OpenAI라는 회사에서 만든 것으로 ChatGPT와 동일한 회사에서 개발되었습니다.

스탠포드 학생들은 Google Street View에서 이미지를 사용하여 시스템을 교육했습니다. 약 50만 개의 Street View 이미지로 구성된 자체 데이터 세트를 만들었으며, 이를 통해 프로그램을 훈련시켰습니다. 결과적으로, PIGEON 시스템은 지구상의 Google Street View 이미지의 위치를 정확하게 식별할 수 있게 되었습니다. 그 프로그램은 올바른 국가를 95%의 정확도로 추측하며 실제 위치에서 약 25마일 내외로 위치를 예측할 수 있습니다.

인간 대 AI 경쟁

그들은 AI 알고리즘을 실제 인간과 비교했습니다. Trevor Rainbolt라는 매우 뛰어난 GeoGuessr 플레이어와 대결하였는데, PIGEON은 경기에서 여러 라운드를 이겼습니다.

"우리는 Rainbolt에게 처음으로 승리한 AI가 아니었습니다," Alberti는 말합니다. "그러나 Rainbolt에게 승리한 최초의 AI입니다."

 

PIGEON은 사람이 주로 주목하는 것 외에도 조금 더 미묘한 단서를 파악할 수 있기 때문에 이길 수 있었습니다. 이 그룹은 이 기술이 도로나 전선 등의 수리가 필요한 장소를 식별하거나 생물 다양성을 모니터링하거나 교육 도구로 사용될 수 있다고 말합니다.

Skreta는 일반인들도 유용하게 사용할 수 있다고 믿습니다: "이탈리아의 이 여행지를 좋아한다면, 비슷한 장소를 찾기 위해 세계 어디로 갈 수 있을까요?"

AI의 미래와 개인 정보 보호

마지막으로, AI 기술의 진보는 우리의 삶을 혁신적으로 변화시킬 것이지만, 동시에 우리의 개인 정보와 안전을 보호하는 방법에 대한 고민도 함께 뒷받침해야 합니다.

 

앞으로 더 많은 AI 기술 혁신에 대한 소식을 제공해 드릴 예정이니, 계속해서 저의 블로그를 방문해 주세요.