Machine learning maps the “dark matter” of the global marine fish food web

바다를 거대한, 북적이는 도시라고 상상해 보세요. 아주 작은 정어리부터 거대한 상어에 이르기까지 모든 물고기가 특정한 직업을 가진 주민입니다. 어떤 물고기는 해초를 먹는 농부이고, 어떤 물고기는 다른 물고기를 먹는 배달원이며, 어떤 물고기는 거리를 청소하는 청소부입니다. 생태학에서 과학자들은 이를 "먹이 그물(food web)"이라고 부릅니다. 이것은 누가 누구를 먹는지 보여주는 지도이며, 영양분과 에너지를 재활용하며 전체 바다 도시를 돌아가게 만드는 보이지 않는 배관 시스템입니다. 하지만 여기 함정이 있습니다. 우리는 겨우 몇 개의 거리만을 보여주는 지도만을 가지고 있습니다. 대부분의 바다는 지도의 빈 공간, 즉 우리는 주민들이 존재한다는 것은 알지만 누가 누구를 먹는지는 전혀 모르는 "암흑 물질(dark matter)" 상태입니다. 이는 매우 큰 문제입니다. 도시가 어떻게 연결되어 있는지 모른다면, 폭풍이 몰아치거나 새로운 건물이 들어설 때 어떤 일이 일으로 벌어질지 예측할 수 없기 때문입니다. 우리는 도시가 무너지기 쉬운 취약한 구조라고 생각할 수도 있지만, 실제로는 백업 경로가 풍부한 견고하고 중복적인 네트워크일 수도 있습니다.

이것이 바로 한 팀의 과학자들이 해결하고자 했던 미스터리입니다. 그들은 단순히 물고기를 관찰하여 모든 먹이 관계를 찾아내려는 시도가, 마치 자기 동네의 거리만 걸으며 나라 전체를 지도화하려는 것과 같다는 사실을 깨달았습니다. 그렇게 하면 고속도로, 뒷골목, 그리고 비밀 지름길들을 놓치게 될 것입니다. 그래서 그들은 단순히 관찰하는 대신, 머신러닝이라는 초스마트 컴퓨터 두뇌를 사용하여 누락된 연결 고리를 추측하기로 했습니다. 그들은 컴퓨터에 물고기에 대해 이미 알고 있는 모든 정보, 즉 외형, 먹이, 서식지, 그리고 친척 관계를 입력했습니다. 그런 다음 컴퓨터에게 보이지 않는 연결 고리를 예측하도록 요청하여, 희박하고 끊어진 지도를 완전하고 빛나는 바다의 저녁 식탁 설계도로 바꾸어 놓았습니다.

위대한 해양 탐정 이야기

바다의 "암흑 물질"을 만나다
오랫동안 과학자들은 전 세계 해양 먹이 그물의 완전한 지도를 그리려 노력해 왔습니다. 이 지도를 물고기들의 거대한 사회적 네트워크라고 생각하면 됩니다. 누가 누구와 친구인지(또는 누가 누구의 점심 식사인지)를 보여주는 것이죠. 문제는 우리의 현재 지도가 믿기 힘들 정도로 불완전하다는 점입니다. 이는 수백만 명이 사는 도시의 전화부를 가지고 있지만, 지난 10년 동안 서로 대화하는 모습이 목격된 사람들만 목록에 적혀 있는 것과 같습니다. 물고기들이 그곳에 있다는 것은 알지만, 누가 누구를 먹는지는 모릅니다. 이 누락된 정보는 너무나 방대하고 숨겨져 있어서 저자들은 이를 바다의 "암흑 물질"이라고 부릅니다. 직접 볼 수는 없지만 반드시 존재해야만 하는 거대하고 보이지 않는 연결 고리의 저장소 말입니다.

지식의 가장 큰 공백은 가장 흥eric한 곳, 즉 중앙 인도-태평양과 산호 삼각지대 같은 열대 해양에 있습니다. 이곳은 바다의 열대우림이라 불릴 만큼 생명력이 넘치는 곳이지만, 동시에 누가 누구를 먹는지에 대해 우리가 가장 모르는 곳이기도 합니다. 이는 도서관에 책이 가득하지만 영어 섹션의 책 제목만 읽고 나머지 도서관은 미지의 상태로 남겨두는 것과 비슷합니다. 저자들은 바다가 물고기 한 마리가 단 한 가지만 먹는 희박하고 취약한 곳이 아니라, 아마도 물고기들이 저녁 식사 옵션을 많이 가진 조밀하고 상호 연결된 웹일 것이라고 의심했습니다. 하지만 데이터가 없었기에 그들은 이를 증명할 수 없었습니다.

머신러닝 탐정의 등장
이를 해결하기 위해 연구진은 "양의 미표기 학습(positive-unlabeled learning)"이라는 특별한 유형의 머신러닝을 사용하는 디지털 탐정을 구축했습니다. 이것이 쉬운 말로 어떻게 작동하는지 설명하자면 이렇습니다. 보통 컴퓨터에게 무언가를 인식하도록 가르칠 때는, 그것이 '무엇인지'(예: 고양이)와 '무엇이 아닌지'(예: 개)의 예를 보여줍니다. 하지만 바다에서는 두 물고기가 서로를 절대 먹지 않는다는 것을 쉽게 증명할 수 없습니다. 단지 아직 관찰되지 않았을 뿐이죠. 어쩌면 실제로 먹고 있을 수도 있지만, 아무도 보고 있지 않았던 것일 수도 있습니다.

따라서 컴퓨터는 관찰되지 않은 쌍을 "확실히 서로를 먹지 않는다"라고 취급하는 대신, "아직 모른다"라고 취급합니다. 컴퓨터는 우리가 확실히 알고 있는 10,549개의 먹이 관계로부터 규칙을 배웁니다. 컴퓨터는 다음과 같은 단서들을 살펴봅니다:

• 크기: 포식자의 입에 먹이가 들어갈 수 있는가? (입 크기 제한)
• 가족: 같은 과(family)에 속하는가? (가까운 친척 관계의 물고기는 종종 비슷한 것을 먹음)
• 이웃: 같은 수심과 온도에서 사는가?
• 맛: 비슷한 식성을 가지고 있는가?

이러한 단서들을 결합함으로써, 컴퓨터는 높은 신뢰도로 "누락된" 연결 고리들을 예측하기 시작합니다. 이것은 마치 상자에 그려진 그림과 흩어진 몇 조각의 퍼즐 조각을 가지고 퍼즐을 맞추는 것과 같습니다. 컴퓨터는 패턴을 사용하여 나머지 그림을 채워 넣습니다.

대단한 공개: 바다는 막다른 길이 아닌, 북적이는 고속도로입니다
연구팀이 컴퓨터 탐정에게 계산을 실행하게 했을 때, 그 결과는 판도를 바꾸어 놓았습니다. 그들은 2,454종의 물고기와 10,549개의 알려진 먹이 연결 고리로 시작했습니다. 컴퓨터는 우리가 아직 기록하지 못한 50,725개의 새로운 고확률 먹이 연결 고리를 예측해 냈습니다.

이 발견은 바다의 먹이 그물 형태를 완전히 바꾸어 놓았습니다.

• 희박함에서 조밀함으로: 이 연구 이전에는 "연결성(connectance, 가능한 연결 중 실제 존재하는 연결의 비율을 뜻하는 전문 용어)"이 고작 **0.18%**였습니다. 마치 물고기들이 서로 거의 알지 못하는 외로운 섬처럼 보였습니다. 하지만 예측된 연결 고리들을 추가하자, 연결성은 **0.98%**로 급증했습니다. 바다는 희박한 네트워크가 아니라, 조밀하게 연결된 고속도로 시스템입니다.
• 높이가 아닌 넓이: 저자들은 이러한 누락된 연결 고리들이 먹이 사슬을 길게 만드는 것(새로운 포식자 층을 위에 쌓는 것)이 아니라, 오히려 넓게 만든다는 것을 발견했습니다. 물고기들은 생각보다 훨씬 많은 저녁 메뉴를 가지고 있습니다. 만약 포식자가 한 종류의 먹이를 잃더라도, 선택할 수 있는 다른 수십 가지의 옵션이 있는 것입니다. 이러한 "중복성(redundancy)"은 바다가 우리가 우려했던 것보다 훨씬 더 회복 탄력성이 높다는 것을 의미합니다.
• 열대의 미스터리: 가장 큰 공백은 역시 열대 해역에 있었습니다. 중앙 인도-태평양에서는 예측된 연결 고리의 수가 우리가 기록했던 것보다 15배 이상 높았습니다. "공해(High Seas, 육지에서 멀리 떨어진 먼 바다)"에서는 연결 고리의 수가 약 5배 증가했습니다. 심해의 황혼 구역(수심 50~500m 사이)에서도 발견되기를 기다리는 수천 개의 숨겨진 연결 고리들이 있었습니다.

이것이 미래에 갖는 의미
이 연구는 우리의 기존 해양 지도가 오해의 소지가 있었음을 시사합니다. 우리는 먹이 그물이 취약하고 끊어져 있다고 생각했지만, 실제로는 견고하고 중복적인 네트워크입니다. 이는 바다의 건강에 좋은 소식입니다. 이는 해양 생태계가 과도한 어업이나 기후 변화와 같은 충격으로부터 더 잘 회복할 수 있음을 암시하는데, 왜냐하면 에너지 흐름을 위한 수많은 백업 경로가 존재하기 때문입니다.

하지만 저자들은 이것이 최종적인 전수 조사(census)가 아니라 하나의 예측이라는 점을 주의 깊게 언급했습니다. 그들은 모든 물고기를 잡아 직접 위장을 확인한 것이 아니라, 무엇이 존재할 가능성이 높은지 추론하기 위해 강력한 모델을 사용한 것입니다. 모델은 바다의 "암흑 물질"이 실재하며 거대하다는 것을 보여주지만, 여전히 우리는 이 연결 고리들을 현실 세계에서 검증해야 합니다.

이제 지도는 더 이상 백지가 아닙니다. 우리는 이제 다음에 어디를 살펴봐야 할지 보여주는 확률적인 청사진을 갖게 되었습니다. 바다가 따뜻해지고 물고기들이 새로운 동네로 이동함에 따라, 이 새로운 먹이 그물에 대한 이해는 매우 중요해질 것입니다. 이는 바다 도시가 어떻게 재편될지 예측하는 데 도움을 주며, 거주자들이 바뀌더라도 생태계의 배관 시스템이 강하게 유지되도록 보장할 것입니다. 바다는 우리가 생각했던 것만큼 비어 있거나 취약하지 않습니다. 바다는 북적이고 서로 연결된 세계이며, 우리는 마침내 전체 그림을 보기 시작했습니다.