인공 지능은 얼마나 많은 사람들이 항의 집회에 참석하는지에 대한 논쟁을 해결할 수 있다.

국내 촛불 집회처럼 영국도 브렉시트(Brexit) 논란으로 대규모 집회가 활발하다. 뉴사이언티스트에 다르면 이번 주말에 많은 시민들이 런던의 거리에서 영국의 유럽연합(EU) 회원국 탈퇴에 대한 두 번째 국민 투표를 요구했다.

단연 관건은 정확히 얼마나 많은 사람들이 거리 집회에 참여했는지다. 국내 집회의 경우 항의 주최 측은 백만 명을 주장하지만 경찰 추산은 수십만에 못미치는 경우가 허다하다. 영국도 올해 초 참가인파 추산 사실 확인에 대한 논쟁이 있었다.

독일 우주센터(German Aerospace Center) 라자 바메냐(Reza Bahmanyar)와 동료 연구자들이 인공지능(AI)을 활용해 개발한 방법은 더 정확한 참자자 추산에 도움이 될 수 있다.

이 시스템을 만들기 위해 팀은 비행기, 드론 및 헬리콥터에서 촬용한 33개의 이미지에서 약 50만 명을 직접 계산한 후 이를 사용해 ‘MRCNet’이라는 알고리즘을 훈련했다. MRCNet은 각 이미지를 작은 사각형으로 나누고 각 이미지의 인원 수를 분석한다.

결과는 다른 기존 AI 기반 군중추정 시스템보다 우수했다. 군중의 정확한 수에 도달 할 때 가장 가까운 경쟁업체보다 15% 더 정확했다. 이 시스템은 손으로 하는 작업보다 훨씬 빠르며 각 사각형의 인원 수를 계산하는 데 0.03밀리 초가 걸린다.

현재 연구팀은 실험실 조건에서만 AI를 사용했지만 바메냐는 곧 비행기와 헬리콥터에 시스템을 탑재해 실시간으로 계산할 수 있기를 희망한다.

군중 수를 집계하는 과학은 정확하지 않으며 추정치를 도출하는 시간도 느리다.

영국 맨체스터 메트로폴리탄대(Manchester Metropolitan University) 케이스 스틸(Keith Still)은 “사람들의 경로, 군중의 밀도 및 참가자의 프로파일을 모니터링해 정확한 수의 추정치를 얻는 군중을 측정하는 현재 최고의 방법 중 하나를 발명했다”며 “적절한 곳에서 이 기술이 실제로 유용 할 수 있다고 생각한다. 항의 주최자와 정부는 종종 실제 숫자를 원하지 않는다”고 뉴사이언티스트에 말했다.