지난 5일부터 7일까지(현지 시간) 미국 라스베이거스에서 열린 서비스나우 연례 행사 ‘K26(Knowledge 2026)’ 엑스포(전시) 행사장 중앙에 이색적인 협력사가 있었다. 샌디에이고 동물원 야생동물 연합(San Diego Zoo Wildlife Alliance·SDZWA). 방문객들도 AI가 동물 관리 및 보호에 유용한 기술이라는 홍보 글에 시선을 집중하며 프로그램 체험 순서를 기다리고 있었다. 업무 관리 효율화 기업의 인공지능(AI) 소프트웨어와 동물이 무슨 관련이 있다는 것일까.
SDZWA는 동물의 건강 관리에 힘쓰고 지속 가능한 보존 방안을 연구하는 비영리 단체다. 야생동물 공원인 샌디에이고 동물원과 샌디에이고 동물원 사파리 파크, 전 세계 8개 보호 센터를 운영하면서 멸종 위기에 처한 동물들을 보호하기 위해 900종, 1만 5000마리 이상의 동물을 돌보고 있다. 과학자·수의사·야생동물 관리 전문가가 멸종 위기에 처한 야생동물과 생태계 보호에 앞장선다. 방학 캠프 등을 통해 동물 인식 개선 교육 활동에도 힘쓰고 있다.
문제는 동물들의 식단이 3000개가 넘다 보니 영양 관리가 매우 힘들다는 점이다. 매년 동물들이 먹는 먹이 양이 40만 톤을 웃돈다. 동물마다 신경 써야 할 요소도 다르다. 기린을 예로 들면 먹이를 먹기 좋게 높은 곳에 배치해줘야 한다. 무엇을 먹는지 뿐만 아니라 어떻게 먹는지도 신경 써야 한다. SDZWA 수석 임상 영양사인 조딘 나일랜더는 회사 소개글을 통해 “모든 동물은 독특한 적응 방식과 저마다 어려움을 가지고 있다”며 “우리는 동물이 어떻게 씹는지, 다른 동물과 어떻게 상호작용하는지, 햇빛·그늘·온도 등 서식 환경은 어떤지, 심지어 음식 크기와 모양은 어떻게 해야 할지까지 고려한다”고 말했다.
이러한 문제를 해결하기 위해 SDZWA는 서비스나우 AI 소프트웨어를 도입했다. 복잡한 스프레드시트, 전화 통화, 무전 통화, 각종 메모 내용을 실시간 공유하면서 협업할 수 있는 맞춤형 워크플로(업무 전 과정) 시스템이다. 서비스나우는 ‘서비스나우 앱 엔진’과 ‘워크플로 스튜디오’로 야생동물 영양 허브를 구축했다. 영양사, 재고 관리 팀, 현장 관리사를 하나의 플랫폼으로 연결하게 되면서 작업 속도가 빨라지고 실질적인 동물 관리에 더 집중할 수 있게 됐다. 영양사가 사료를 조정하면 변경된 내용이 즉시 공유되므로 창고에서 변경사항을 반영해 사료를 즉시 준비할 수 있다.
빅테크들의 AI 기술은 이미 야생동물 보호와 관리에 널리 쓰이고 있다. 구글은 지난해 야생동물을 식별하도록 설계된 AI 모델인 ‘스페시스넷(SpeciesNet)’을 오픈소스(개방형) 모델로 공개했다. 구글은 모델을 공개하면서 스페시스넷이 6500만 개 이상의 공개 이미지와 스미소니언 보존생물학연구소, 야생동물보존협회, 노스캐롤라이나 자연과학박물관, 런던 동물학회 등 여러 기관의 이미지를 학습했다고 설명했다.
동물 연구자들은 적외선 센서가 달린 카메라 트랩(주변 움직임으로 작동되는 기기)을 사용하지만 방대한 촬영 규모 때문에 분석에 수일, 수주가 소요되는 문제가 있다. 구글은 와일드라이프 인사이트(Wildlife Insights)를 출범시켜 문제 해결에 나섰다. 와일드라이프 인사이트는 연구자들이 야생 동물 이미지 분석 속도를 높이기 위해 협업할 수 있는 플랫폼을 제공한다. 이 플랫폼의 분석 도구는 대부분 스페시스넷을 기반으로 한다.
마이크로소프트(MS)도 야생 동물 보호에 기여하고 있다. MS 연구소인 ‘AI 포 굿 랩(AI for Good Lab)’은 파이토치 와일드라이프(PyTorch Wildlife)를 운영한다. 동물 탐지 및 분류에 최적화된 사전 학습 모델을 제공하는 플랫폼으로 구글의 스페시스넷과 유사한 역할을 한다.
엔비디아는 주요 비영리 단체나 스타트업들이 동물 보호 기술을 개발하기 위해 엔비디아 AI 칩을 사용한다고 소개한다. 엔비디아에 따르면 AI 연구 비영리 단체인 Ai2는 밀렵 방지, 부상 동물 탐지, 동물 행동 연구 등을 실시간으로 지원하는 소프트웨어 플랫폼 ‘어스레인저(EarthRanger)’를 제공한다. Ai2는 어스레인저를 통해 엔비디아 호퍼 GPU가 탑재된 컴퓨팅 인프라에서 학습시킨 모델을 개발하고 있다. 인간과 야생동물 경계 지역에서 코끼리의 이동 경로를 예측하고, 카메라 트랩·음향 센서·무선 통신 등에서 수집한 다양한 야생 동물 자료를 분석할 수 있다.