머신러닝을 활용하여 전 세계의 꿀벌을 구하는 팀을 만나 보세요.

꿀벌은 카타리나가 기억하는 것보다 훨씬 오래전부터 카타리나의 가족과 함께해 왔습니다. "한 번은 할아버지께 이렇게 여쭤봤어요. '우리 가족은 언제부터 꿀벌을 키워 온 거예요?' 할아버지는 '늦어도 1894년부터 했지'라고 말씀하셨죠. 그 해는 증조할아버지가 태어나신 해예요." 카타리나는 할아버지 댁 옆에 있던 양봉장을 아직도 생생하게 기억합니다. 그러나 1990년대 중반에 양봉장은 사라졌습니다. 꿀벌이 모두 죽었기 때문입니다.

3년 전, 카타리나는 전 세계적인 군집 붕괴 현상에 관한 글을 읽은 이후로 꿀벌에 다시 관심을 갖게 되었습니다. 그래서 직접 양봉을 시작했고 다른 양봉가가 꿀을 판매할 수 있도록 도왔지만, 곧 우리가 실제로 맞닥뜨린 문제가 얼마나 큰지 깨달았습니다. "사실, 꿀벌이 부족한 게 문제가 아니었어요. 진짜 문제는 꿀벌을 비롯한 곤충이 전 세계에서 대규모로 죽어 가고 있는데 그 이유를 알 수 없다는 것이었죠. 그 점이 정말 마음에 걸렸어요."

일 년 반 전, 카타리나는 룸메이트와 함께 꿀벌을 구할 방법을 강구하기 시작했습니다. 그 후 얼마 지나지 않아 카타리나는 apic.ai라는 회사를 창립했습니다. 카타리나의 팀은 데이터를 수집하기 위해 Google의 오픈소스 머신러닝 프레임워크인 TensorFlow를 사용하여 벌집 모니터를 제작했습니다. 장착된 카메라로 매일 24시간 동안 끊임없이 영상을 녹화하는 이 모니터는 매일 얼마나 많은 꿀벌이 벌집으로 돌아오는지, 꿀벌이 어떻게 이동하는지, 꽃가루를 옮기고 있는지 등을 추적합니다. 이러한 데이터는 전문가와 공유되어 전문가가 더 정확한 정보를 바탕으로 나무와 꽃을 심을 장소 등을 결정하는 데 도움이 됩니다.

카타리나는 더 많은 정보가 주어질수록 더욱 정확한 정보를 토대로 결정을 내릴 수 있다고 생각합니다. "저희의 바람은 힘 있는 사람들이 더 나은 결정을 내릴 수 있는 토대를 마련해 주는 거예요. 데이터를 제시하면서 이들의 행동이 어떤 결과를 가져오는지 보여 준다면 사고방식이 바뀌고, 근본적으로 세상에 크나큰 변화를 가져다줄 수 있죠."

"적어도 저희가 하는 일이 그런 결과를 가져오길 바라요."