기후 변화에 대처하기 위해 AI의 힘 활용

우리가 환경을 대하는 방식에 아무런 변화가 없다면 2030년까지 지구 평균 기온은 섭씨 1.5도까지 올라갈 것입니다. 겉보기에는 미미한 숫자이지만 이로 인한 영향은 재앙적인 폭염, 홍수, 가뭄, 농작물 실패 및 종 멸종과 같은 사건이 상당히 흔해지면서 재앙이 될 수 있습니다.

우리는 모든 산업화된 국가가 힘을 합쳐 2030년까지 온실가스를 절반으로 줄이고 2050년대 초까지 대기에 이산화탄소 추가를 중단해야 하는 마지막 기회를 살고 있습니다. 몇 년이라도 지연되면 목표를 달성할 수 없게 되어 더욱 뜨겁고 위험한 미래가 보장됩니다.

상황은 서서히 인간의 손에서 벗어나 기후 변화 개입을 위해 AI를 채택할 수 있는 범위로 이어지고 있습니다.

이 기사에서는 기후 변화를 위해 인공 지능을 사용하는 데 있어 두 가지 측면을 살펴보겠습니다. 하나는 원인에 들어가기 위한 기술의 필요성을 강조하는 것이고, 다른 하나는 그렇지 않다고 제안하는 것입니다. 궁극적으로 AI를 원인에 적용하는 것이 시급한지 결정하는 것은 여러분에게 맡기겠습니다.

우선 먼저.

기업이 기후 변화에 관심을 기울여야 하는 이유는 무엇입니까?

기후 변화에 대처하는 데 있어서 평소와 같은 비즈니스는 더 이상 작동하지 않을 것입니다. 귀하를 포함한 모든 기업이 지속 가능성에 대해 생각해야 하는 몇 가지 설득력 있는 이유가 있습니다. 상위 항목을 살펴보겠습니다.

1. 고객이 요구하고 있습니다.

연구 회사인 Proedge는 미국인의 78%가 환경/지속 가능/자선 혜택이 있는 제품에 더 많은 비용을 지불할 것이라는 사실을 발견했습니다. 환경 문제에 대한 언론의 관심과 대중의 인식이 높아지면서 소비자의 구매 습관에 큰 영향을 미쳤습니다. 이로 인해 소비자는 사회적으로 의식이 있는 기업에서 제품을 구매할 가능성이 더 높아졌습니다.

2. 세금을 절약하거나 세금 감면을 받으세요.

연방 정부는 기업이 지열, 태양열, 풍력과 같은 재생 가능 에너지원에 투자하도록 유도하는 여러 세금 공제를 제공합니다. 귀하의 사업체는 태양 에너지 시스템 설치, 0.5kW 이상의 연료 전지 사용, 200kW 이상의 소규모 풍력 터빈 설치 비용의 최대 26%까지 세금 공제를 받을 수 있습니다. 아래에. 기타 혜택으로는 에너지 효율적인 상업용 건물 세금 공제 및 바이오디젤 소득세 공제 등이 있습니다.

3. 투자자들이 기대하고 있습니다.

지속 가능성을 우선시하는 경향이 있는 기업은 ESG 중심 펀드와 사회적으로 의식이 있는 투자자로부터 투자를 유치할 가능성이 더 높습니다. Harvard Business Review의 연구에 따르면 지속 가능성에 중점을 둔 기업은 재무 성과가 더 좋고 자본 비용이 낮아서 더 많은 투자자를 유치하는 경향이 있습니다. 또한 ESG 성과자들은 20% 정도 더 높은 평가를 받는 것으로 나타났습니다.

4. 공급망에 영향을 미치고 있습니다.

기후 변화는 두 가지 방식으로 공급망에 영향을 미칩니다. 즉, 시설을 손상시키고 자원을 차단하며 여행을 방해할 수 있는 장기간 지속되는 악천후를 초래합니다. 또한 글로벌 공급망에서 많이 사용되는 해수면 상승으로 이어져 기후 변화로 인해 항구에 매년 76억 달러의 손실이 발생하는 것으로 알려져 있습니다.

이와 같은 이유는 기업이 기술, 특히 AI를 검토하여 프로세스에서 기후 조치를 구현하도록 장려합니다. 이에 대응하여 다음과 같은 여러 AI 제품과 스타트업이 시장에 진출했습니다.

• ClimateAI – 기업이 물리적 기후 위험을 줄이고, 모니터링하고, 적응할 수 있도록 지원하는 기업 기후 플랫폼
• Gro Intelligence – 작물 예측, 위성 이미지, 지형 등 다양한 소스에서 수조 개의 데이터 포인트를 분석하여 고유한 농산물에 대한 예측을 제공합니다.
• Climavision – 판매 및 비즈니스 운영에 영향을 미칠 수 있는 기상 상황에 대해 비즈니스를 사전에 업데이트하는 예측 솔루션입니다.

기후변화에 인공지능을 적용하다

심각한 상황의 가능한 지연 또는 완화에는 장기 계획에 대한 즉각적인 위기 대응을 위한 신속한 노력이 필요합니다. AI 기후 변화 솔루션은 기후 영향, 배출 등에 대한 크고 복잡한 데이터 필드를 수집, 구성 및 해석할 수 있는 능력 때문에 이에 가장 적합합니다. 이는 궁극적으로 이해관계자들이 탄소 배출 문제를 해결하고 보다 친환경적인 사회를 만들기 위해 정보에 입각한 데이터 기반 전략을 취하도록 지원할 것입니다.

기후 모델링

지구 온난화 전문가들은 기후 변화의 잠재적 영향을 정확하게 예측할 수 있도록 지구 시스템의 다양한 구성 요소 간의 상호 작용의 복잡성을 이해하기 위해 오랫동안 기후 모델을 사용해 왔습니다. AI 기후 변화 도구는 방대한 양의 데이터 세트를 통합하고 정확하게 처리하여 모델의 효율성과 정확성을 높이는 데 도움이 됩니다. 또한, 수집된 데이터 세트에서 인간 연구자에게는 나타나지 않을 수 있는 패턴을 찾는 데 기계 학습을 적용할 수 있습니다.

에너지 효율

에너지 소비 최적화와 폐기물 감소는 개발을 지속 가능하게 만드는 데 중요합니다. 이를 해결하기 위해 업계에서는 전력의 생성, 분배, 소비를 효율적으로 관리하는 AI 기반 스마트 그리드 관리 시스템을 실험하고 있습니다.

기후 변화 AI의 이 부분은 스마트 미터 및 센서와 같은 여러 소스의 실시간 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 에너지 수요를 정확하게 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 결과? 폐기물을 줄이는 것뿐만 아니라 공급이 수요를 충족하도록 보장하는 에너지 자원 할당의 최적화가 향상되었습니다.

또한 읽어 보세요: 탄소 중립을 위한 빌딩 에너지 관리 시스템

탄소 포집

이는 에너지 및 산업 관련 배출원에서 배출되는 이산화탄소가 환경으로 방출되기 전에 이를 포집하는 것과 관련된 접근 방식입니다. 환경에서 CO2 방출을 최소화하는 것이 주요 목적인 AI는 이러한 탄소 포집 기술의 운영 및 설계를 최적화하여 보다 비용 효율적이고 효율적이 되도록 사용되고 있습니다.

재해예보

기후과학자 및 기상학자들은 기후 관련 자연재해의 영향을 예측하고 제거하기 위해 인공지능을 활용하고 있습니다. 기술을 활용하면 방대한 양의 데이터 세트를 분석하여 임박한 재난 가능성을 나타내는 추세를 찾아낼 수 있으며, 그에 따라 조기 경보 시스템을 구축 및 배포하여 재산과 인명 피해를 최소화할 수 있습니다.

생태계 추적

기후 변화의 영향을 측정하는 데 중요한 부분은 천연 자원과 생물 다양성의 변화를 추적하는 것입니다. 기후 변화에 AI를 사용하는 것은 드론 영상, 위성 이미지 및 기타 소스에서 들어오는 막대한 양의 데이터를 처리하는 도구를 사용하는 것에서 볼 수 있습니다. 환경 보호론자들은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 토지 피복과 종 분포 변화의 패턴을 찾을 수도 있습니다.

패스트 패션

패스트 패션 산업은 전 세계 이산화탄소 배출량의 10%에 달하는 기후 위기를 초래하는 강력한 주범입니다. 패션 산업의 글로벌 영향력과 규모를 고려하면, 패션 산업 내 지속 불가능한 관행은 환경에 장기적으로 영향을 미칠 수 있습니다. 이것이 AI 기후 변화 솔루션이 등장하는 곳입니다. 기계 학습과 인공 지능은 공급망 최적화를 통해 폐기물을 줄이고 지속 가능한 제조를 촉진하며 자원 소비를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.

농업 최적화

배출이 많은 또 다른 부문인 농업은 전 세계 온실가스 배출의 22%를 차지합니다. 소규모 농민부터 대기업까지 물 부족, 예측할 수 없는 기상 현상, 토지 황폐화 등의 문제는 부문 전반에 걸쳐 유사합니다. 기후 변화에 대한 AI는 스마트 그리드를 통해 이를 도울 수 있습니다. 이러한 그리드는 공급과 수요의 균형을 효율적으로 맞출 수 있어 에너지 시스템에 재생 에너지를 통합하고 화석 연료에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.

메탄 감지

농업, 에너지, 매립 부문에서 배출되는 매우 강력한 오염 물질은 지구 온난화의 두 번째로 큰 원인이며 지속적으로 첫 번째 자리를 놓고 이산화탄소와 경쟁합니다. 기업들은 AI와 기후 변화를 결합하여 일상적으로 전 세계 메탄 배출량을 추적하는 방대한 양의 위성 이미지를 해석하는 데 도움을 주고 있습니다.

이 기술은 미국 환경 보호국(EPA) 및 유럽 연합(EU) 등의 전용 규정이 통과되면서 메탄 모니터링에 대한 전국적인 관심이 높아지고 있는 상황에 맞춰 제공됩니다.

그린테크 마이닝

전기 자동차부터 태양광 패널까지 기후 중심 솔루션에는 리튬, 코발트, 구리 등 막대한 양의 광물이 필요합니다. 그러나 현재의 공급량은 늘어나는 수요를 충족시키기에는 턱없이 부족합니다.

이러한 상황에 대처하기 위해 연구자, 정부, 기업에서는 인공지능과 기후변화를 활용하여 중요한 광물을 찾아내고 있습니다. 지구 표면 아래에는 무엇이 있는지에 대한 많은 데이터가 존재하는 것으로 밝혀졌습니다. AI를 활용하여 이러한 데이터 세트를 조사하면 불확실성을 최소화할 뿐만 아니라 추출할 수익성 있는 영역을 찾는 데 소요되는 수십억 달러를 절약할 수 있습니다.

또한 읽어 보세요: AI, IoT, AR/VR 기술이 기업의 지속 가능성 목표 달성에 어떻게 도움이 되는지

이는 기후 변화에서 AI의 표면적 용도와 역할일 뿐이며, 전체 범위는 상상에 따라 다르지만 일반적으로 다섯 가지 요소에 속합니다.

• 기후 영향, 배출량 등에 대한 복잡한 데이터 세트를 수집하고 완성합니다.
• 의사결정 및 계획 강화
• 운영을 최적화하려면
• 집단생태계를 지원하기 위해
• 기후에 긍정적인 행사를 장려하기 위해

BCG는 기후변화에 대한 인공지능의 역할을 프레임워크로 분류하는 놀라운 일을 해냈습니다.

이제 우리는 기후 변화에 대한 AI의 광범위한 적용을 살펴보았으므로 몇 가지 분명한 사실이 있습니다. 이 부문은 기후에 초점을 맞춘 스마트 도구에 대한 수요와 ClimateGPT 또는 CO2 AI와 같은 AI 플랫폼을 개발하는 방법과 같은 질문이 증가하는 상황으로 이어지는 기술 개입에 대한 준비가 되어 있습니다.

그러나 기술에 대한 이러한 낙관주의는 결코 위험한 상황이 통제되고 있다는 신호가 아닙니다. 인간과 기관은 국가기후태스크포스(National Climate Task Force)가 설정한 목표를 달성하는 데 있어 노력을 다시 정상화하는 데 여전히 가장 큰 역할을 할 것입니다.

앞으로 기후 변화 혜택에 대한 AI에 대한 대화를 진행하면서 기후 변화에 대한 인공 지능의 실제 적용을 나열하는 인포그래픽을 살펴보겠습니다.

이를 통해 기술과 원인을 결합하기 위해 취해진 계획에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

지금까지 우리는 기후 변화에 대한 AI의 이점과 이 기술을 사용하여 이러한 이점을 체인지메이커가 활용할 수 있는 현실로 바꾸는 기업을 살펴보았습니다. 하지만 이것이 AI 시스템을 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능과 전력을 무시한다는 의미입니까?

OpenAI GPT-3와 Meta의 OPT는 500톤과 75톤 이상의 이산화탄소를 배출하는 것으로 밝혀졌습니다. 더 나쁜 것은 온실가스 배출량에 초점을 맞춰도 AI가 기후위기에 미칠 영향을 정확히 계산하는 것이 불가능하다는 점이다. 연구 데이터의 동향을 파악하는 AI와 ML 모델, 자율주행차가 장애물을 피하도록 돕는 비전 프로그램, 챗봇이 다양한 언어를 사용할 수 있게 해주는 LLM(Large Language Model) 등 인공지능의 종류가 다양하기 때문입니다. 자연스럽게 대화하세요. 모두 훈련하고 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능 요구 사항이 다릅니다.

여기서 살펴봐야 할 또 다른 각도는 기술이 동전의 한 면을 돕고 있다면 환경 가해자에게 힘을 실어주기 위해 만들어졌다는 것입니다. 예를 들어, 2019년에 Microsoft는 ExxonMobil과의 파트너십을 발표하면서 이 회사가 Microsoft의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 Azure를 사용할 것이라고 언급했습니다. 석유 대기업은 성능 분석과 같은 특정 작업에 AI를 사용하는 이 파트너십을 통해 채굴 작업을 최적화하고 2025년까지 석유 생산량을 하루 석유 환산 배럴 5만 배럴까지 늘릴 수 있다고 밝혔습니다.

이 방정식의 균형을 맞추는 것은 궁극적으로 정책 입안자, AI를 사용하는 회사, 인공 지능 개발 서비스를 구축하는 회사의 책임에 달려 있습니다.

AI를 더욱 친환경적으로 만드는 Appinventiv의 노력

Appinventiv는 스스로를 가장 탄소 중립에 중점을 둔 조직 중 하나로 간주합니다. 우리가 애플리케이션을 구축할 때 배출물에 대한 맷돌을 사용하여 작업하면 환경으로 누출됩니다.

SDLC 전반에 걸쳐 AI 및 기후 변화를 강화하기 위해 우리가 따르는 몇 가지 관행은 다음과 같습니다.

• 기존의 대규모 생성 모델 사용
• TinyML 및 마이크로컨트롤러와 같은 에너지 절약형 계산 방법 사용
• 생성 모델 미세 조정
• 기계 학습 모델 학습 중에 생성된 이산화탄소 수준을 측정하기 위해 ML CO2 영향 계산기와 같은 도구를 사용합니다.

우리에게 AI 소프트웨어 개발 접근 방식은 항상 기존 모델을 최대한 활용할 수 있는 방법에 관한 것입니다. 에너지 절약의 한계를 보도록 강요하는 것은 궁극적으로 우리를 새롭고 창의적인 AI 혁신으로 이끈다.

자주 묻는 질문

Q. AI가 기후변화에 어떻게 도움을 줄 수 있나요?

A. AI가 기후변화를 해결하느냐의 답은 노하우에 있습니다. AI가 기후 변화에 도움을 줄 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다. 기후 모델링, 에너지 효율성, 탄소 포집, 재해 예측, 생태계 추적, 패스트 패션, 농업 최적화, 메탄 감지 및 친환경 기술 채굴.

Q. 그린 AI란 무엇인가요?

A. 그린 AI는 데이터와 컴퓨팅 리소스를 적게 사용하는 알고리즘 개발에 관한 것입니다. 결과적으로 AI 모델의 효율성에 큰 영향을 주지 않으면서 에너지 집약적인 계산의 필요성이 낮아집니다.

Q. 기업은 어떻게 AI 모델의 탄소 배출량을 줄일 수 있나요?

A. 기업이 보다 친환경적인 AI를 구축할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

• 기존 모델을 업그레이드하거나 미세 조정하세요.
• 에너지 소모가 적은 계산 방법을 사용하십시오.
• 지속 가능성을 위해 IT 아키텍처를 설계합니다.
• 에너지 소비, 하드웨어 활용도, 데이터 스토리지를 모니터링하여 에너지 효율성을 높일 수 있는 기회를 찾으세요.