AI와 기후변화 - (2) AI는 희망
AI는 기후변화에 맞서 싸우는데 도움이 됩니다
사실 AI라는 학문 자체가 다학제적이고, 넓은 분야를 다루기 때문에 - AI, 머신러닝, 딥러닝 이 각각 어떠한 관계에 있는지 조차도 사람들 사이에 인식차가 있습니다. AI는 분명히 '어떻게든' 좋은 방식으로 기후변화에 싸우는데 도움이 될 것입니다. 하지만 AI는 뭐가 다르길래, 기존의 방법보다 기후변화를 이기는데 도움이 된다는 걸까요?
1. 많은 양의 데이터를 한 번에 처리할 수 있습니다.
데이터가 모이면 정보가 되고, 정보가 모이면 지식이 된다는 말이 있습니다. 즉, 지식을 발굴하기 위해서는 데이터가 필수적으로 요구됩니다. 하지만, 구슬이 서 말이어도 꿰어야 보배가 되듯이 다수의 데이터를 어떻게 처리하는지에 따라 해당 데이터가 지식으로 전환되기도 하고 단순한 소음으로 전락하거나 데이터가 존재하는지 모르는 경우도 많습니다. 데이터의 중요도를 따지고, 이를 이해하는 과정을 인간이 전담해왔기 때문인데요. AI는 다량의 데이터를 처리하여, 사람 대신 특정한 규칙을 발견하고 의미를 도출해내는 과정을 수행해줍니다.
시각적 데이터와, 수치 데이터를 한 번에 활용하여 기존에 알지 못했던 정보를 제공합니다.
시계열 데이터를 기반으로 과거와 다른 현재의 무언가를 규명해 낼 수 있습니다.
시각적 데이터 (인공위성 사진) 등을 이용하여, 사람의 손이 닿지 않는 곳을 원격으로 감시하거나 숲의 탄소 포집량을 확인할 있습니다. (아마존 벌목, 해양오염 등 감시)
미국의 Pachama라는 기업은 AI 및 Lidar 기술 등을 활용하여 숲의 탄소 포집량을 확인합니다.
Climate Trace 그룹은 2021년 배포를 목표로, 온실가스 배출량을 실시간으로 감시할 수 있는 툴킷을 개발 중에 있습니다.기후변화의 원인이 무엇인지 규명할 수 있도록, 시계열 데이터, 다양한 형태의 데이터를 종합적으로 핸들링할 수 있습니다.
기후변화와 관련된 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. (Anomaly Detection)
2. 다수의 실험을 동시에 진행할 수 있습니다.
실험, 혹은 시뮬레이션은 왜 중요할까요? 수많은 경우의 수를 테스팅하고 똑같은 성능을 보이는 제품을 만들어 내거나, 데이터의 변화에 따라 어떻게 미래가 바뀔지 가늠하기 위해서는 실험과 시뮬레이션을 반복적으로 진행해야 합니다. 하지만, 이렇든 시뮬레이션을 설계하는 과정에서도 각 과정별 규칙과 그에 따른 보상을 사람이 직접 설계한다면 시뮬레이션을 돌리기도 전해 지쳐버리게 될 것입니다. (혹은 그렇기 때문에 모든 과정을 매우 간단하게 추상화하여 오류가 쌓이게 될 수 있습니다.) 인공지능 기술을 활용한다면, 모델이 스스로 최적의 방안을 설계하게 함으로써 모델 설계의 부담을 줄일 수 있습니다.
강화 학습, 최적화, 시뮬레이션 등을 활용하여 최적의 제품 개발을 가능하게 합니다. (이를 통해, 불필요한 샘플 제작을 줄이며 에너지 효율을 향상시킬 수 있습니다)
기후변화 모델링이 가능합니다.
탄소포집이 가능한 물질을 생성하고, 찾아내는 과정에서 AI를 통해 연구가 가속화될 수 있습니다.
LCA(Life Cycle Asessment), MFA(Material Flow Analaysis) 등을 자동화하여, 탄소성적 인증표지제도의 비용을 낮추고 탄소 기반 경제로 전환될 수 있습니다.
LCA는 특정 제품이 생산되어 폐기되는 전 과정에서 어떠한 자원이 활용되고, 에너지가 사용되는 지를 계산하여 평가하는 것을 의미합니다.
현재 MFA는 제품의 생산과 폐기를 규칙에 따라 계산하는 모델을 취하고 있으나, AI를 활용한다면 과거 데이터를 기반으로 맞춤화된 계산방법을 제안할 수 있을 것입니다.3. 개인과 기업에 맞춤화 된 제안 / 추천이 가능합니다.
넷플릭스의 영화 추천, 쿠팡의 상품 추천, 혹은 구글의 광고 등은 모두 AI 정보를 기반으로 합니다. 인공지능이 과거 데이터를 기반으로 내가 무엇을 좋아할지 1) 나의 과거 상품을 통해서 추천하거나, 2) 나의 행동 패턴을 기반으로 비슷한 행동을 하는 다른 유저들을 통해 추천하거나, 3) 나와 비슷한 배경을 가진 사람들을 기반으로 추천해주기 때문이죠. 이렇듯 인공지능은 나도 잘 알지 못했던 나를 알게끔 도와줍니다. (개인이나 기업 모두에게) 그리고 사람들이 일상생활에서, 그리고 장기적으로 탄소를 줄일 수 있는 방법을 모색할 수 있게끔 해줍니다.
개인의 이력, 라이프스타일, 선호 등을 기반으로, 일상에서 기후변화를 줄일 수 있는 노력을 추천 및 장려합니다. (탄소배출량을 최소화하는 교통수단이나 경로를 추천해주는 등)
현재처럼 복잡하게 데이터를 기입하지 않아도, 나의 생활을 통해 자동으로 탄소발자국을 계산하고 이를 개선할 수 있는 방안을 제안할 수 있습니다. (곧, 개인 프로젝트로 계획 중에 있기업의 생산 형태, 제품 및 고객군에 따라 맞춤화된 탄소 배출량 저감 노력을 장려할 수 있습니다.
즉, 기본적으로 AI는 데이터를 기반으로 최적의 정보를 제공하며, 사람이 하지 못하는 실험을 빠르게 반복하는 과정을 통해 새로운 아이디어를 얻고, 변화를 이끌어 낼 실마리를 얻어낼 수 있도록 해준다고 보면 좋을 것 같습니다.
이외에도 AI는 직간접적으로 탄소배출량을 줄이는데 도움을 줄 수 있습니다. 이에 대해 가장 포괄적으로 다양한 정보를 제공하고 있는 논문을 구글 슬라이드에 정리해보았습니다. 참고하시면 좋을 것 같습니다.
이어서, 그렇다면 AI가 기후변화를 가속화할 수 있다는 주장 또한 알아보도록 하겠습니다.
시리즈 읽기
AI와 기후변화 - (1) 인트로
AI와 기후변화 - (3) AI를 경계해야 합니다
