인공 지능(AI) 신경 네트워크의 딥러닝 알고리즘으로 현존하는 혹은 새로운 미사일 기지를 찾을 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 미국 연구진은 중국 남동부의 90,000 평방 킬로미터 지역에서 실험을 진행했다. 그 결과 딥러닝 소프트웨어는 인간 전문가의 90% 수준인 정확도로 미사일 기지를 찾아냈다. 수색 과정에 걸리는 시간은 AI가 훨씬 빨랐다. 인간 전문가는 처리에 60시간이 걸리는 반면 AI는 45분만에 모든 과정을 완료했다. 소프트웨어는 인공위성에서 제공한 이미지 데이터를 분석하는 방식으로 작업을 진행했다.

미주리대학 지리 정보 센터의 책임자 커트 데이비스는 "해당 알고리즘은 미사일 기지가 있을 법한 위치를 찾기 위해 사용됐다. 알고리즘이 도출한 결과를 인간 전문가가 검토했고, 그 과정에 걸린 시간을 기록했다. 이전까지 AI를 활용해 얼마나 많은 시간을 절약하고, 인간의 작업에 얼마나 큰 효과를 가져올 수 있을지에 대한 연구는 진행되지 않았다"고 말했다.

하지만 딥러닝 알고리즘에는 여전히 중요한 문제점이 있다. 바로 정확성을 향상시켜야 한다는 것이다. 연구진은 대중에 공개된 2,200개 지대공 미사일 기지의 데이터를 활용했다. 초기 작업 결과 소프트웨어는 중국 내 90개의 기지를 가려냈다.

데이비스와 동료들은 90개의 교육 샘플을 89만 개의 교육 샘플로 변환했다. 소프트웨어의 정확성을 높이기 위해 원래 이미지의 방향을 이리저리 바꾸기도 했다. 데이비스는 소프트웨어가 명확한 패턴의 큰 이미지를 확보했을 때 기지를 더욱 쉽게 찾을 수 있었다고 말했다. AI와 딥러닝 알고리즘은 군용 차량이나 레이더 안테나 등 작은 물체를 정확히 분석하지 못했다.

딥러닝은 흑백 이미지의 색상 지정, 소리가 없는 영상에 오디오 추가, 자동 기계 번역, 문자 텍스트 생성 및 이미지 캡션 생성 등 오늘날 많은 응용 프로그램 분야에서 사용된다.