매일, NASA의 위성이 지구 궤도를 돌고 있습니다.지구를 이해하는 데 도움이 되는 풍부한 정보를 수집합니다. 산불 모니터링부터 기후 변화 추적까지, 이 방대한 지구 과학 데이터는 과학적 발견을 주도하고, 정책 결정을 알리고, 농업, 도시 계획, 재해 대응과 같은 산업을 지원할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
그러나 수집된 100페타바이트가 넘는 데이터를 탐색하는 것은 어려울 수 있습니다. 따라서 NASA는 Microsoft와 협력하여 Azure OpenAI 서비스를 사용하여 사용자 지정 부조종사 사용을 모색하고 사람들이 지구 데이터와 상호 작용하는 방식을 변화시킬 수 있는 NASA의 Earth Copilot을 개발했습니다.
지리공간 데이터는 복잡하며 이를 탐색하려면 일정 수준의 기술 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다. 결과적으로, 이 데이터는 제한된 수의 연구자와 과학자들만 접근할 수 있는 경향이 있습니다. NASA가 새로운 위성으로부터 더 많은 데이터를 수집함에 따라 이러한 복잡성은 더욱 커지고 통찰력을 끌어내고 사회에 도움이 될 수 있는 응용 프로그램을 개발할 수 있는 잠재적 인력 풀이 더욱 제한될 수 있습니다.
이러한 과제를 인식한 NASA는 데이터에 더 쉽게 접근하고 사용자 친화적으로 만드는 임무에 착수했습니다. 개방형 과학으로 전환 이니셔티브의 일환으로 이 기관은 데이터 액세스를 민주화하고 기술적 장벽을 허물어 과학자와 교육자부터 정책 입안자와 일반 대중에 이르기까지 다양한 대상에게 권한을 부여하려고 합니다.
과제: 데이터의 복잡성 탐색
NASA의 지구 과학 데이터 시스템 프로그램은 우주 센서 및 장비로부터 엄청나게 다양한 데이터를 수집하는 일을 담당합니다. 이 데이터는 대기 조건부터 토지 피복 변화, 해양 온도 등에 이르기까지 모든 것을 포괄합니다. 그러나 이 정보의 규모와 복잡성은 엄청날 수 있습니다. 많은 경우 통찰력을 찾고 추출하려면 기술 인터페이스 탐색, 데이터 형식 이해, 지리공간 분석의 복잡성을 숙지해야 합니다. 이는 기술적 지식이 없는 사용자가 거의 보유하지 않는 전문 기술입니다. AI는 이 프로세스를 간소화하여 지구 데이터에서 통찰력을 얻는 시간을 몇 초로 단축할 수 있습니다.
이 문제는 단지 편의의 문제가 아닙니다. 그것은 실제적인 의미를 갖습니다. 예를 들어 예측 모델을 개선하기 위해 허리케인에 대한 과거 데이터를 분석해야 하는 과학자나 환경 규제를 구현하기 위해 삼림 벌채 패턴을 연구하려는 정책 입안자는 필요한 데이터에 쉽게 액세스하지 못할 수 있습니다. 이러한 접근 불가능성은 농업, 도시 계획 및 재난 대응을 포함한 광범위한 분야에 영향을 미치며, 우주 데이터에서 적시에 통찰력을 얻으면 상당한 차이를 만들 수 있습니다.
더욱이, 새로운 장비를 갖춘 새로운 위성이 계속해서 발사되고 더 많은 데이터를 수집함에 따라 NASA는 점점 늘어나는 저장소를 관리하고 이해하기 위한 새로운 도구를 구축해야 하는 과제에 끊임없이 직면하고 있습니다. 이 기관은 데이터 검색을 간소화할 뿐만 아니라 접근성을 확대하여 더 많은 사람들이 데이터에 참여하고 새로운 통찰력을 발견할 수 있는 새로운 기술을 탐색했습니다.
솔루션: Microsoft Azure를 통한 AI 기반 데이터 액세스
이러한 문제를 해결하기 위해 NASA IMPACT는 Microsoft와 협력하여 Earth Copilot이라는 AI 기반 고객 부조종사를 개발했습니다. 이를 통해 데이터 액세스를 단순화하고 더 광범위한 사용자가 지구 과학 데이터와 상호 작용하도록 장려할 수 있습니다. 이들은 함께 Microsoft의 Azure 클라우드 플랫폼과 고급 AI 기능을 활용하여 사용자가 NASA의 지리공간 데이터를 검색, 발견 및 분석하는 방법을 혁신하는 개념 증명 AI 모델을 구축했습니다.
NASA Earth Copilot의 핵심은 개발자가 지능형 대화형 AI를 애플리케이션에 통합할 수 있도록 지원하는 강력한 AI 모델 및 자연어 처리 기능에 대한 액세스를 제공하는 Azure OpenAI 서비스와 같은 클라우드 기반 기술의 통합에 있습니다. 이 접근 방식을 통해 NASA는 AI를 기존 데이터 분석 플랫폼인 VEDA에 통합할 수 있습니다. 이러한 기술을 함께 사용하면 사용자가 지구 과학 데이터를 더 쉽게 검색, 발견 및 분석할 수 있습니다.
이러한 기술을 결합함으로써 Earth Copilot을 사용하면 사용자는 일반 언어 쿼리를 통해 NASA의 데이터 저장소와 상호 작용할 수 있습니다. 대신, “Sanibel Island에 허리케인 Ian이 미치는 영향은 무엇이었나요?”와 같은 질문만 하면 됩니다. 또는 “COVID-19 전염병이 미국의 공기 질에 어떤 영향을 미쳤나요?” 그러면 AI가 관련 데이터 세트를 검색하여 프로세스를 원활하고 직관적으로 만듭니다.
전직 NASA 엔지니어이자 현 Microsoft Azure 전문가인 Juan Carlos López는 “기계 학습, 데이터 분석, 확장 가능한 클라우드 인프라를 포함한 Azure의 강력한 서비스 제품군이 이 AI 프로토타입을 뒷받침합니다”라고 말했습니다. “우리는 복잡한 쿼리와 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하도록 시스템을 설계하여 사용자가 기술적 복잡성으로 인해 어려움을 겪지 않고 필요한 정보를 신속하게 찾을 수 있도록 했습니다. 우리의 목표는 NASA의 데이터, 도구 및 애플리케이션이 성장함에 따라 발전할 수 있는 원활하고 확장 가능한 솔루션을 만드는 것이었습니다.”
오픈 사이언스를 위한 데이터 민주화
NASA IMPACT와 Microsoft 간의 협력을 통해 우주 데이터에 대한 액세스를 민주화하여 더 광범위한 사용자가 NASA의 과학 데이터에 참여할 수 있는 솔루션이 탄생했습니다. 이는 연구자들이 이제 데이터 검색에 소요되는 시간을 줄이고 분석 및 발견에 더 많은 시간을 할애할 수 있으므로 과학계에 상당한 이점을 제공합니다. 예를 들어, 기후 과학자는 과거 데이터에 빠르게 액세스하여 추세를 연구할 수 있고, 농업 전문가는 토양 수분 수준에 대한 통찰력을 얻어 작물 관리를 개선할 수 있습니다.
교육자와 교사는 실제 사례를 사용하여 학생들을 지구 과학에 참여시키고 호기심을 키우며 차세대 과학자와 엔지니어를 격려할 수 있습니다. 정책 입안자들은 데이터를 활용하여 기후 변화, 도시 개발, 재해 대비와 같은 중요한 문제에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으며 가장 정확한 정보를 손쉽게 얻을 수 있습니다.
Microsoft의 클라우드 솔루션 설계자인 Minh Nguyen은 “이 협력의 비전은 AI와 클라우드 기술을 활용하여 서비스가 소외된 지역 사회에 지구의 통찰력을 제공하고 데이터에 대한 액세스를 통해 실질적인 개선을 가져올 수 있도록 하는 것이었습니다.”라고 말했습니다. “사용자가 간단하고 일반 언어 쿼리를 통해 데이터와 상호 작용할 수 있도록 함으로써 우주 정보에 대한 액세스를 민주화하는 데 도움을 주고 있습니다.”
이 AI 프로토타입의 개발은 과학 연구를 보다 투명하고 포괄적이며 협력적으로 만드는 것을 목표로 하는 NASA의 Open Science 이니셔티브와 일치합니다. NASA와 Microsoft는 데이터 발견에 대한 장벽을 제거함으로써 통찰력이 선택된 소수에게만 국한되지 않고 세상에 대해 호기심이 많은 사람이라면 누구나 탐색하고 확장할 수 있는 새로운 발견 시대를 위한 발판을 마련하고 있습니다.
미래 전망: 데이터와 통찰력 사이의 격차 해소
현재 NASA Earth Copilot은 NASA 과학자 및 연구자들이 그 기능을 탐색하고 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. AI 기술을 책임감 있게 배포하려면 데이터와 결과물이 오용되지 않도록 엄격한 평가가 필요합니다. 내부 평가 및 테스트 기간을 거친 후 NASA IMPACT 팀은 이 기능을 VEDA 플랫폼.
이번 협업은 기술이 어떻게 사람들에게 힘을 실어주고 혁신을 주도하며 긍정적인 변화를 만들어낼 수 있는지를 보여줍니다. 이와 같은 솔루션은 데이터의 이점을 널리 공유하여 더 많은 사람들이 세상을 형성하는 정보에 참여하고, 분석하고, 그에 따라 행동할 수 있도록 하는 데 필수적입니다.
게시물 질문에서 발견까지: NASA의 새로운 Earth Copilot은 Microsoft AI 기능을 통해 복잡한 데이터에 대한 액세스를 민주화합니다. 처음 등장한 Microsoft AI 블로그.