하지만 이 사진에 인공지능과 크라우드 컴퓨팅을 접목하면 지구 전체를 보면서도 세세한 부분을 놓치지 않을 수 있다. 수백만 장의 위성 사진 속에 담긴 다채로운 지구의 모습을 한 번에 볼 수 있는 것이다. 이 기술을 ‘매크로스코프(macroscope)’라 부른다.
실제로 기계-시각 알고리즘을 활용할 경우 컴퓨터가 특정 물체를 놓고 승용차인지 트럭인지, 주택인지 사무용 건물인지 구별 가능하다.
또한 인간은 이렇게 새로운 데이터가 생기면의미를 부여하려 한다. 데이터를 이용해 작물 생산량을 예측하는 식이다.
그렇다면 매크로스코프를 통해 무엇을 할 수 있을까. 오비탈 인사이트가 비영리 환경연구기관인 세계자원연구소(WRI)와 추진 중인 프로젝트가 좋을 사례가 될 수 있다. 현재 WRI는 삼림 파괴의 감시에 위성사진을 이용하지만 정말 필요한 것은 다음번에 어느 곳의 삼림이 파괴될 것인가의 예측이다. 그래야 예방조치를 취할 수 있기 때문이다. 이를 위해 우리는 도로 건설, 초기 간벌 등 대규모 삼림 벌채의 징후를 찾아내 분석할 계획이다. 각국 정부도 우리 기술을 활용할 수 있다.
예컨대 ‘아랍의 봄’을 이끈 원인 중에는 중동의 밀 가격 폭등도 있다. 우크라이나를 비롯한 여러 나라의 가뭄 상태를 제대로 파악하지 못한 결과였다. 우리 기술로 이런 정보를 예측할 수 있으며, 이는 식량안보에 큰 도움이 된다. 현미경이 생물학의 혁명을 일으켰듯 매크로스코프도 세상에 혁명을 일으킬 것이다.
아랍의 봄 (Arab Spring) - 2010년 말 튀니지에서 시작되어 아랍 중동 국가와 북아프리카로 확산된 반정부 시위들의 통칭.