인공지능(AI) 연구소 앨런AI가 지구관측 모델의 새 버전 ‘올모어스(OlmoEarth) v1.1’을 공개했다. 위성영상을 분석해 광범위한 지역의 변화를 예측하는 모델로, 효율을 끌어올린 것이 이번 버전의 핵심이다. 같은 연산 자원으로 더 넓은 지역을 다룰 수 있게 되면서 실용성이 한층 높아졌다.
올모어스는 지난해 11월 첫 버전이 공개된 이후 다양한 분야에 활용돼 왔다. 맹그로브 숲의 변화 추적, 산림 손실 원인 분류, 국가 단위 작물 지도 제작 등에 쓰였으며, 국가·대륙·전 지구 규모로 적용 범위를 넓혀 왔다. 단일 용도에 그치지 않고 환경·농업 전반으로 쓰임새가 확장돼 온 점이 특징이다.
수만에서 수십만 제곱킬로미터에 이르는 위성영상을 처리할 때는 효율이 곧 가능성을 좌우한다. 같은 자원으로 더 넓은 지역을 빠르게 분석할 수 있어야, 실제 환경·기후 대응에 쓸모가 있기 때문이다. v1.1이 효율 개선에 집중한 이유다. 처리 비용을 낮추는 것이 곧 더 많은 지역을 더 자주 관측할 수 있게 하는 길이기 때문이다.
지구관측 AI는 기후변화 대응, 산림·해양 보호, 농업 등 공공적 가치가 큰 분야에 활용된다. AI의 분석 능력이 환경 모니터링의 범위와 속도를 넓히면서, 데이터에 기반한 대응이 한층 수월해지고 있다. 위성이 모은 방대한 영상을 사람이 일일이 판독하던 한계를 AI가 보완하는 셈이다.
국내에서도 위성영상과 AI를 결합한 환경·농업 분석 수요가 늘고 있다. 효율 높은 지구관측 모델의 등장은 국토·환경 모니터링에 AI를 활용하려는 시도에 참고가 된다. 산림·재해·농작물 관리 등 공공 영역에서 위성 데이터의 활용 가치가 점차 커지고 있다.
