2019.09.30

기후변화 문제 해결에 인공지능이 도움될까?

Charlotte Trueman | Techworld

기후변화 문제가 인류에게 가장 큰 위협이 됐다. 인공지능은 이러한 위기 상황을 역전시킬 열쇠를 쥐고 있을까?

9월 20일 금요일(현지시간), 세계적으로 400만 명 이상의 사람들이 기후 변화 시위에 참여하였고, 영국에서는 30만 명의 사람들이 거리로 나와 세계의 지도자들이 수수방관하는 태도에 분노를 표출했다. 이는 9월 20일부터 27일까지 열린 미래를 위한 글로벌 주간(Global Week for Future)이라고 개명된 행사다.
 

ⓒGetty Images Bank


기술과 기후변화는 서로에게 어려운 관계다. 기술이 가정, 직장, 사회에서 보편화됨에 따라 우리가 생성하는 데이터의 양은 급증하였고, 전세계 데이터센터는 항공산업에 버금가는 양의 탄소를 배출하기에 이르렀다.  

탄소를 배제하는 유일한 길은 컴퓨터를 배제하는 것이라고 주장하는 사람이 있을 수 있지만, 대부분의 경우와 마찬가지로 상황은 단순히 흑백논리로 풀 수 있는 것이 아니다. 기술은 의심할 바 없이 일부 영역에서 기후 변화를 악화시키고 있지만, 인공지능과 머신러닝 기술이 세계의 온도 상승에 따른 영향을 부분적으로 완화하기 위해 현재 전세계에 걸쳐 사용되고 있다. 

2019년 6월, ‘머신러닝으로 기후 변화에 대응(Tackling Climate Change with Machine Learning)’이라는 제목의 연구 논문이 발표되었다. 이 논문은 기후 변화 및 인공지능 분야 22명의 권위자에 의해 공동으로 저술되었고, 기후변화와 싸우는 데 있어 인공지능과 머신러닝이 해야 할 역할을 개략적으로 설명한다. 논문에서 제안된 이용 사례는 광범위하고 다양하다. 그러나 이는 인공지능이 기후 변화의 악영향을 완화하는 최고의 수단이 될 것으로 예상되는 13가지 핵심 분야로 최종적으로 좁혀진다. 

13가지 분야는 운송, 전력시스템, 농장, 산림, 교육을 아우르고, 이들 분야에서 효과가 나타나기까지 필요한 시간과, 이들 분야에 관련된 기술이 어느 정도 진척되었는가에 따라 범주화되었다. 이들 하위 분야 내의 개별 솔루션들은 ‘매우 잘 활용’, ‘장기적으로 활용’, ‘매우 위험한 수준’ 등으로 표시된다.  

논문에서 제안된 권고안은 실제로 이미 존재하고 있는 것이 많고, 문제는 영향력을 가질 수 있는 규모로 이들을 이행하는 곳이 없다는 것이다. 

인공지능과 머신러닝을 위한 명확한 이용 사례가 목록에 없지 않지만, 보고서에는 기술을 보다 비전통적으로 사용하는 ‘매우 잘 활용’ 권고안이 많이 있다. 보고서 내의 한 제안은 에너지를 보다 효율적으로 저장하고 수집하며 이용하는 물질을 개발하는데 머신러닝을 이용하는 방법들에 집중한다. 그리고 과학자들이 새 화학 구조물을 발견하고 설계하고 평가하여 이들이 유용한지 판단하는 것을 지원하는 기술이 도입되고 있다. 

논문에서 제안된 또 다른 이용 사례는 머신러닝을 도입해 화석 연료 배출의 수명 주기를 줄이는 것이다. 이는 천연가스 파이프라인과 압축 설비로부터 메탄의 유출을 방지함으로써 이루어진다. 이 기술은 고체 연료의 운송으로부터 배출을 줄이고, CO₂의 격리에도 이용될 수 있다.  
 


또한 인공지능과 머신러닝은 소셜 미디어 데이터로부터 수집한 항공 이미지와 정보로 지도를 생성하는 데에도 쓰일 수 있다. 보고서는 “정확하고 양호한 주석을 가진 지도는 대피계획, 개량사업, 안심의 전달 시 참조할 수 있고”, 아울러 재난 이전 및 이후의 상황을 즉시 비교함으로써 손해 평가 노력에 도움을 줄 수 있다고 지적했다. 

 




2019.09.30

기후변화 문제 해결에 인공지능이 도움될까?

Charlotte Trueman | Techworld

기후변화 문제가 인류에게 가장 큰 위협이 됐다. 인공지능은 이러한 위기 상황을 역전시킬 열쇠를 쥐고 있을까?

9월 20일 금요일(현지시간), 세계적으로 400만 명 이상의 사람들이 기후 변화 시위에 참여하였고, 영국에서는 30만 명의 사람들이 거리로 나와 세계의 지도자들이 수수방관하는 태도에 분노를 표출했다. 이는 9월 20일부터 27일까지 열린 미래를 위한 글로벌 주간(Global Week for Future)이라고 개명된 행사다.
 

ⓒGetty Images Bank


기술과 기후변화는 서로에게 어려운 관계다. 기술이 가정, 직장, 사회에서 보편화됨에 따라 우리가 생성하는 데이터의 양은 급증하였고, 전세계 데이터센터는 항공산업에 버금가는 양의 탄소를 배출하기에 이르렀다.  

탄소를 배제하는 유일한 길은 컴퓨터를 배제하는 것이라고 주장하는 사람이 있을 수 있지만, 대부분의 경우와 마찬가지로 상황은 단순히 흑백논리로 풀 수 있는 것이 아니다. 기술은 의심할 바 없이 일부 영역에서 기후 변화를 악화시키고 있지만, 인공지능과 머신러닝 기술이 세계의 온도 상승에 따른 영향을 부분적으로 완화하기 위해 현재 전세계에 걸쳐 사용되고 있다. 

2019년 6월, ‘머신러닝으로 기후 변화에 대응(Tackling Climate Change with Machine Learning)’이라는 제목의 연구 논문이 발표되었다. 이 논문은 기후 변화 및 인공지능 분야 22명의 권위자에 의해 공동으로 저술되었고, 기후변화와 싸우는 데 있어 인공지능과 머신러닝이 해야 할 역할을 개략적으로 설명한다. 논문에서 제안된 이용 사례는 광범위하고 다양하다. 그러나 이는 인공지능이 기후 변화의 악영향을 완화하는 최고의 수단이 될 것으로 예상되는 13가지 핵심 분야로 최종적으로 좁혀진다. 

13가지 분야는 운송, 전력시스템, 농장, 산림, 교육을 아우르고, 이들 분야에서 효과가 나타나기까지 필요한 시간과, 이들 분야에 관련된 기술이 어느 정도 진척되었는가에 따라 범주화되었다. 이들 하위 분야 내의 개별 솔루션들은 ‘매우 잘 활용’, ‘장기적으로 활용’, ‘매우 위험한 수준’ 등으로 표시된다.  

논문에서 제안된 권고안은 실제로 이미 존재하고 있는 것이 많고, 문제는 영향력을 가질 수 있는 규모로 이들을 이행하는 곳이 없다는 것이다. 

인공지능과 머신러닝을 위한 명확한 이용 사례가 목록에 없지 않지만, 보고서에는 기술을 보다 비전통적으로 사용하는 ‘매우 잘 활용’ 권고안이 많이 있다. 보고서 내의 한 제안은 에너지를 보다 효율적으로 저장하고 수집하며 이용하는 물질을 개발하는데 머신러닝을 이용하는 방법들에 집중한다. 그리고 과학자들이 새 화학 구조물을 발견하고 설계하고 평가하여 이들이 유용한지 판단하는 것을 지원하는 기술이 도입되고 있다. 

논문에서 제안된 또 다른 이용 사례는 머신러닝을 도입해 화석 연료 배출의 수명 주기를 줄이는 것이다. 이는 천연가스 파이프라인과 압축 설비로부터 메탄의 유출을 방지함으로써 이루어진다. 이 기술은 고체 연료의 운송으로부터 배출을 줄이고, CO₂의 격리에도 이용될 수 있다.  
 


또한 인공지능과 머신러닝은 소셜 미디어 데이터로부터 수집한 항공 이미지와 정보로 지도를 생성하는 데에도 쓰일 수 있다. 보고서는 “정확하고 양호한 주석을 가진 지도는 대피계획, 개량사업, 안심의 전달 시 참조할 수 있고”, 아울러 재난 이전 및 이후의 상황을 즉시 비교함으로써 손해 평가 노력에 도움을 줄 수 있다고 지적했다. 

 


X