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[IT뉴스]돌고래 언어도 해독하는 시대…구글, AI 모델 '돌핀젬마' 개발

온카뱅크관리자

2025-04-15 16:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 4억개 매개변수 갖춘 오디오 중심 LLM…스마트폰·헤드폰으로 구동 가능해 실용적 연구 지원 
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 (지디넷코리아=한정호 기자)돌고래의 언어를 해석하고 인간과의 소통을 가능케 하는 인공지능(AI)이 등장해 주목받고 있다.
 구글은 15일 기술 블로그를 통해 돌고래의 발성을 해독하는 거대언어모델(LLM)인 '돌핀젬마(DolphinGemma)'를 개발했다고 발표했다.
 돌핀젬마는 구글과 조지아 공대 연구진, 야생 돌고래 프로젝트(WDP)의 협력을 통해 개발됐다. 이를 통해 인간과 돌고래 이종 간 소통을 실현해 해양생물학 연구를 진보시킨다는 목표다.
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 <img alt="구글이 돌고래의 발성을 해독하는 AI 모델 '돌핀젬마'를 개발했다. (사진=구글 유튜브 캡처)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/15/ZDNetKorea/20250415155713913orgg.png" data-org-width="638" dmcf-mid="fJtbndo9ju" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/15/ZDNetKorea/20250415155713913orgg.png" width="658">
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 구글이 돌고래의 발성을 해독하는 AI 모델 '돌핀젬마'를 개발했다. (사진=구글 유튜브 캡처)
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 돌핀젬마는 구글의 경량형 오픈소스 AI 모델인 젬마를 기반으로 구축됐다. 4억 개의 매개변수로 구성된 오디오 중심의 AI로, 구글 '픽셀폰'으로 구동할 수 있게 설계됐다.
 학습 데이터로는 WDP가 40년간 축적한 대서양 점박이 돌고래 음향 데이터가 활용됐다. 여기에는 돌고래와 해양 포유류의 음성 통신의 음향 신호인 버스트 펄스 소리와 어미 돌고래가 새끼를 부를 때 나오는 휘파람, 먹이를 탐색할 때 활용되는 클릭 버즈 등의 음향 데이터가 담겨있다.
 이같은 복잡한 돌고래 음성 구조를 인간이 직접 해석하는 데는 한계가 있었으나, 돌핀젬마는 방대한 데이터 학습을 통해 패턴을 추론할 수 있다. 또 구글이 보유한 사운드스트림 기술을 기반으로 복잡한 고주파 수중음을 효과적으로 표현할 수 있게 구성됐다.
 돌핀젬마는 인간 언어 처리와 유사한 방식으로 돌고래 소리를 분석하고 다음에 이어질 소리를 예측하는 시퀀스 기반 학습을 통해 돌고래 발성의 의미 구조를 도출해낸다. 구글 픽셀폰으로 이 기술을 제공해 현장에서 바로 활용할 수 있도록 한 것도 강점이다.
 젬마돌핀을 기반으로 구글 픽셀폰에서 작동되는 핵심 시스템은 고래 청각 증강 원격 측정 시스템, 일명 챗(CHAT)이다. 챗은 돌고래의 복잡한 자연어를 직접 해독하는 것이 아니라 인간과 돌고래 사이에서 더 단순하고 공통적인 어휘를 구축하도록 설계된 수중 컴퓨터다.
 챗은 분석에 필요한 복잡한 하드웨어 없이 스마트폰과 골전도 헤드폰만으로 실행 가능해 실험 장비 경량화, 유지비 절감, 반응 속도 향상이라는 실용적 측면에서 큰 기대를 받고 있다.
 WDP 연구진은 돌핀젬마가 돌고래의 자연 발성에서 문법적 패턴과 의미 단위를 더욱 정교하게 추출할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또 인공 휘파람과 실제 행동 간의 연계 실험을 통해 돌고래가 능동적으로 요청·반응·피드백을 반복하는 상호작용 구조를 구축할 방안을 마련 중이다.
 연구진은 올여름부터 돌핀젬마와 픽셀폰에 탑재된 챗 시스템을 활용해 돌고래와의 실시간 소통에 착수할 계획이다.
 구글은 돌핀젬마를 오픈소스 AI 모델로 공개해 전 세계 연구자들이 다른 고래류 소통 연구에도 활용할 수 있도록 한다는 방침이다.
 구글 측은 "WDP는 픽셀 6 스마트폰을 사용해 돌고래 발성 해독과 소통 작업을 수행해 왔다"며 "픽셀 9으로 장비를 업그레이드하면 이 스마트폰 하나로 딥러닝 모델과 음향 패턴 인식 알고리즘을 동시에 실행할 수 있다"고 밝혔다.
 한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)
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