비행기가 중간에 날아갔나요? 새가 주의를 기울이지 않는 것이 아니라 태양이 너무 눈부신 것입니다.

미국 에너지부 산하의 아르곤 국립 연구소는 새와 태양광 시설 간의 상호 작용을 식별하고 모니터링하는 기술을 개발하고 있습니다. 이 프로젝트는 조류 보호와 태양광 시설의 계획 및 배치에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

통계에 따르면 전 세계적으로 매년 수십억 마리의 새가 죽고 있으며 그 중이 충돌로 인해 약 10억 명이 사망했습니다.

2019년 4월 미국 코넬대학교 조류학 연구실의 보고서는 다음과 같이 지적했습니다.미국에서는 매년 약 6억 마리의 새가 고층 빌딩에 충돌하여 죽습니다.

하지만 이런 결과는 새들의 시력이 나빠서 생긴 것이 아니라, 건물 내부에 놓인 유리 커튼월, 유리창, 식물 등으로 인해 날아다니는 새들이 '길을 잃어' 건물에 부딪히기 때문에 생긴 것입니다.

그러나 그것을 아는 사람은 거의 없습니다.새를 매우 치명적인 방법으로 죽이는 또 다른 사례가 있습니다. 바로 태양광 장비입니다.

미국에서는 태양광 발전으로 인해 매년 수만 마리의 새가 죽습니다.

태양 에너지는 오염이 없고, 매장량이 많으며, 재생 가능하다는 장점이 있어 사람들은 태양 에너지 시설을 더 자주 도입할 것입니다.

하지만 점점 더 많은 태양열 시스템이 설치되면서 사람들은 이것이 야생 동물과 환경에 미치는 영향에 주의를 기울이기 시작했습니다.예를 들어, 태양 에너지의 거울 반사는 야생 동물과 새의 시력에 영향을 미칠 수 있습니다.

아르곤 국립연구소는 2016년에 제한된 데이터를 바탕으로 미국의 태양광 패널과 새가 충돌하는 횟수를 추산한 연구 결과를 발표했습니다.

그 중 데이터는 다음과 같습니다.올 아메리카대규모 태양광 시설은 매년 37,800~138,600마리의 새를 죽입니다.

참고: 조류 사망 원인에 대한 불확실성으로 인해 추정 수치는 매우 다양합니다.

이 숫자는 매년 건물과 차량 충돌로 인해 죽는 수억 마리의 새에 비하면 많지 않지만, 방치할 경우 전 세계적으로 태양광 시설이 늘어남에 따라 태양광으로 인해 죽는 새의 수도 늘어날 것입니다.

미국 태양 에너지 잠재력 평가

따라서 이러한 사망이 언제, 어떻게 발생하는지 더 깊이 이해하면 사람들이 사망을 효과적으로 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 한편으로는 새를 보호하기 위한 것입니다. 반면에 태양광 시설 주변의 새들의 활동은 감소하게 됩니다.또한 직원의 청소 작업도 크게 줄어들 것입니다.이는 양측 모두에게 이로운 상황입니다.

컴퓨터 비전을 사용하여 영향을 정량화

과학자들은 새와 태양 에너지 사이의 상호 작용을 평가하기 위해 각각의 상호 영향을 정량화하고 있지만, 현재의 수동 데이터 수집 방법은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다.

최근 미국 에너지부 산하 아르곤 국립 연구소가 해결책을 발표했습니다.컴퓨터 비전과 인공지능을 사용하여 태양광 인프라와 조류의 상호작용을 모니터링합니다.

특히 Argonne의 새로운 프로젝트는 컴퓨터 비전 기술과 인공 지능 모델을 결합할 것입니다.감독자새들이 태양광 패널 위를 날아다니거나, 앉거나, 태양광 패널과 충돌하는 모습을 관찰하여 사람보다 낮은 비용으로 데이터를 수집합니다.

“이 모든 정보를 수집하려면 사람들이 현장에 나가서 시설을 돌아다녀야 합니다.새 사체를 수색하는 일은 엄청나게 시간이 많이 걸리고, 노동력도 많이 들고, 비용도 많이 듭니다. "

게다가 인간이 수집하는 방법은 빈도와 기간이 제한적이어서 태양광 패널 주변의 새에 대한 행동 데이터를 얻는 것이 어렵습니다.

"태양광 인프라가 조류 개체수에 어떤 영향을 미칠지에 대한 추측이 있었지만,하지만 무슨 일이 일어나고 있는지 과학적으로 이해하려면 더 많은 데이터가 필요합니다. "

아르곤 국립연구소는 미국 정부의 가장 크고 오래된 과학 연구 기관 중 하나입니다. 미국 에너지부 태양 에너지 기술 사무소로부터 130만 달러의 자금을 지원받은 3년간의 조류-태양 상호작용 모니터링 프로젝트가 이번 봄에 시작되었습니다.

새를 식별하는 것은 드론을 식별하는 것보다 더 복잡합니다.

보도에 따르면, 이 프로젝트 목표를 달성하려면 세 가지 작업이 필요합니다.

• 태양광 패널 근처에서 움직이는 물체를 감지합니다.
• 어느 물체가 새인지 식별하세요.
• 사건을 분류합니다(앉기, 비행, 충돌 등).

과학자들은 또한 딥러닝을 사용하여 새와 그 행동을 식별하는 모델을 구축할 것입니다.

Argonne의 이전 프로젝트에서 연구원들은 머리 위를 날고 있는 드론을 인식하도록 컴퓨터를 훈련시켰습니다.

드론 감지 모델의 소프트웨어 엔지니어이자 개발자인 Adam Szymanski는 다음과 같이 말했습니다.새들이 태양 에너지와 상호작용하는 프로젝트는 드론을 식별하는 데 사용되는 기술을 기반으로 하지만, 더 정교해질 것입니다.

예를 들어, 태양광 장치의 카메라는 위쪽이 아닌 태양광 패널 쪽을 향하게 되므로 배경이 더 복잡해집니다. 더욱이 시스템은 시야에 들어오는 새와 구름, 곤충, 사람 등 다른 움직이는 물체를 구분해야 합니다.

이 프로젝트는 초기에는 1~2개의 태양광 농장에 카메라를 설치해 영상을 녹화하고 분석하는 방식으로 진행될 예정입니다. 컴퓨터 모델을 훈련시키려면 수 시간 분량의 비디오를 수동으로 처리하고 분류해야 합니다.

또한, 충돌이 비교적 드물기 때문에 장난감 새와 같은 물체로 시뮬레이션하여 시스템이 훈련 예제로 사용할 수 있는 초기 정보를 얻을 수 있다고 연구진은 말했습니다.

모델이 훈련되면,카메라 내부에서 실시간 영상을 촬영하여 새와 태양의 상호작용을 즉석에서 분류합니다.물론, 이는 엣지 컴퓨팅과 관련된 또 다른 과제입니다. 엣지 컴퓨팅에서는 정보 처리 센터가 데이터가 수집되는 곳에 더 가깝게 위치합니다.

지만스키는 이렇게 덧붙였습니다. "많은 영상을 녹화해서 분석을 위해 실험실로 보낼 재정적 여력이 없습니다. 따라서 엣지에서 실시간으로 실행할 수 있도록 더욱 효율적인 모델을 설계해야 합니다."

광범위한 의미: 더 많은 야생 동물 보호

보고서에 따르면 태양광 시설 주변의 조류 활동을 감지, 모니터링 및 보고하는 것 외에도이 시스템은 충돌이 발생하면 태양광 시설 직원에게 알림을 보냅니다.

이러한 결과는 사람들이 새와 태양 에너지 사이의 상호 작용을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다.태양광 시설의 입지를 정하는 데 도움이 되고 야생 동물에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.

하마다는 이 기술이 태양광 시설에서 대규모 현장 시험에 사용될 수 있을 것이라고 말했습니다. 현장에서 수집된 데이터를 사용하여 모델의 다양한 측면이 최적으로 설정되었는지 테스트할 수 있습니다..

동시에 이러한 데이터는 다음과 같은 질문에도 답할 수 있습니다.

특정 종류의 새가 태양광 시설에서 공격을 받기 더 쉬운가요?

충돌은 하루 중 특정 시간대나 연중 특정 시간에 증가합니까?

태양광 패널의 지리적 위치가 다양한 상호작용에 영향을 미칩니까?

태양광 시설이 새들에게 생존 가능한 서식지를 제공할 수 있을까?

또한, 이 기술적 프레임워크는 적절한 데이터로 AI를 재교육하여 다른 야생 동물을 모니터링하는 데에도 활용할 수 있습니다.

하마다는 "패턴이 확인되면 이러한 지식을 야생 동물 보호 프로그램에 활용할 수 있다"고 말했다.

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