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기후변화 문제 해결에 인공지능이 도움될까?

2019.09.30 Charlotte Trueman   |  Techworld


예측 모델링 
극한 기후 사태의 예측은 보고서 저자들이 기후 변화의 영향을 완화하는 데 있어 머신러닝이 갖는 막대한 가치를 증명할 수 있다고 믿는 분야고, 따라서 이미 상당한 연구가 진행되고 있는 분야다.
    
지난해 케임브리지 대학교는 환경 위험 연구에 인공지능을 적용하는(AI4ER) 박사 과정 교육을 위한 UKRI센터를 개설했다. 이는 중대한 환경 난제에 맞서기 위해 첨단 컴퓨터 접근법을 개발하고 적용할 수 있는 전문 연구자를 양성하기 위해 설립된 다학제 연구기관이다. 

케임브리지 대학교의 박사과정으로 AI4ER에 참여 중인 로버트 라우스는 베이지언 머신러닝 기법을 이용해 도시 홍수의 미래 위험을 예측하는데 치중하고 있으며, 세계 최고의 환경 엔지니어링 회사인 모트 맥도널드(Mott McDonald)와 공동으로 데이터 분석 파이프라인에 이식될 수 있는 일련의 구조적 프로젝트와 새 알고리즘을 개발하고 있다. 

라우스는 “우리의 기후 변화 예측은 대부분이 GCM으로부터 유래한다. GCM은 일반 순환 모형(General Circulation Model)을 의미하지만, 대부분 사람은 이를 세계 기후 모델(Global Climate Model)로 알고 있다”라고 <테크월드>에 설명했다. 

이어서 그는 “이들은 기후 변수를 공간적으로 매우 조잡한 해상도로 출력한다. 그래서 약간의 거침이 일시적으로 존재한다. 지역 수준에서 실제로 무엇이 일어날 것인지 이해하려 할 때는 특정한 질문이 으레 제기되고, 사람들은, 그때만큼은, 기후 변화에 관해 매우 적절히 우려한다. 이들은 어떻게 대비해야 하는지 잘 알지 못하고, 기후 변화가 지역 수준에서 어떤 영향을 줄 것인지 이해하지 못한다”라고 말했다. 

그러면서 “AI4ER이 노력 중인 것은 기후 모델의 출력물을 이용해 영향에 관한 모델을 생성하는 것이다. 우리는 서로 약간씩 다른 것들을 연구하고 있다. 나의 경우는 홍수이다. 그러나 다른 사람들은 열파, 사망률 같은 것을 연구한다. 기본적으로, 우리는 기후 입력 데이터를 가지고 영향 출력물을 생성한다. 이게 아마도 가장 적절한 설명일 것 같다”라고 이야기했다. 

최근 기후 변화에 관한 정부 간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)는 2050년까지 1년에 한 차례씩 극단적인 해수면 사건이 발생할 것이라고 주장하는 보고서를 발표했다. 극단적인 글로벌 고온 현상은 일어날 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있다. 세계 전반에 걸쳐, 대략 20억 명의 인구가 해안가에 있는 대도시에 살고 있어 저지대 해안 지역의 미래는 지극히 암울하다. 

라우스는 박사 과정을 절반 정도 이수한 상태일 뿐이고, 연구해야 할 부분이 매우 많다고 말했지만, 궁극적으로 자신과 동료들의 연구가 장기적인 영향을 갖게 되기를 바란다. 

라우스는 “이동 가능한 모델을 구축하자는 발상이다. 그렇다면 적절한 툴, 특히 LEDC가 배치되어 있지 않은 지역으로 이를 가져갈 수 있다. 그렇다면 정보를 바탕으로 당면한 위험을 이해할 수 있고 위험을 완화하는 시스템을 배치할 수 있을 것이다”라고 말했다.  

그러면서 “이 연구는 정책에도 영향을 줄 수 있을 것이다. 대기 중의 이산화탄소 양이 얼마인지 누군가에게 이야기한다면 그다지 설득력이 없다. 그러나 홍수나 극단적 고온에 따른 경제적 손실을 이야기한다면 이는 좀 더 사실적일 것이고, 따라서 정책에 영향을 주는 데 도움이 될 것이다. 정치적 또는 문화적 변화를 초래하는데 기여할 수 있다”라고 설명했다. 

그의 연구는 왕립 위원회(The Royal Commission for the Exhibition of 1851)로부터 자금을 지원받는다. 위원회는 매우 유망한 8명 내외의 젊은 과학자 또는 엔지니어에게 연구 장학금을 매년 지급하고 있다. 라우스의 경우 왕립 위원회는 그의 연구를 상용화하는 것에 도움을 주려 한다. 연구가 단순한 이론에 그치지 않고, 산업에 실질적 영향을 주는 지점까지 도달시키는 것이다. 

미래 전망 
라우스는 인공지능 및 머신러닝 모델에서 쓰일 수 있는 기후 데이터가 5페타바이트, 즉 5,000테라바이트에 이른다고 말했다. 

라우스는 “이는 초창기에 있는 연구 분야이고, 기후 데이터를 가지고 연구하고, 기후 모델에서 나온 출력물을 이용해 어떤 위험이 있는지 파악하기 위해 노력하는 사람이 많다”라고 말했다. 

개인적 수준에서, 라우스는 일반 대중이 기후 변화에 대해 갖는 안이한 태도를 그렇게 걱정하지 않지만, ‘특정 해외 지도자들’이 부정적 영향을 주는 것에 대해서는 우려한다.  

라우스는 “과학자의 연구 결과를 사람들이 무시하는 것은 적절하지 않다고 생각한다. 기후 변화는 실재하고 영향을 가질 것이라는 사실을 증명하려는 기후 과학자가 많다”라고 말했다. 

이어서 그는 “기후 변화의 효과가 나타나는 속도와 이를 최적으로 완화하는 법 사이에는 괴리가 존재한다. 그러나 온갖 조언에도 불구하고, 부인하는 사람들이 여전히 있다. 그리고 이는 도움이 되지 않는다. 고위직에 있는 사람이라면 특히 그러하다. 조언을 무시할만한 상황은 아닌 듯하다”라고 경고했다. 

그러나, 보고서의 낙관적인 어조에도 불구하고, 저자들은 인공지능이 기후 변화에 맞서는데 매우 귀중한 것임이 분명하지만, 만능 해결책은 전혀 아니라고 지적한다. 그러면서 정치적 행동과 기술이 병행되어야 한다고 주장했다. 

펜실베이니아 대학교에서 박사 후 과정에 있는 데이비드 롤닉크가 주도한 이 보고서는 “기술만으로는 충분하지 않다. 기후 변화를 완화하는 기술은 오래전부터 있었지만 사회에서 이를 대규모로 도입하지 않았다. 기후 조치에 따른 비용을 줄이는데 머신러닝이 기여하기를 바라지만, 인류는 행동하겠다는 결정 역시 내려야 한다”라고 언급했다. ciokr@idg.co.kr

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