기후 변화와 환경 연구에서 AI의 활용
이용호가 말하는 ‘생활 속의 인공지능’
'알래스카 빙하의 눈물' DALL-E 3로 이용호 그림이번 여름에도 국지성 호우로 인한 홍수피해를 혹독하게 경험했고, 장마 후에는 견디기 힘들 정도의 더위 속에서 매일 땀을 흘리며 생활하고 있다. 이러한 현상은 매년 더욱 심해지는 것 같다는 느낌이다. 더구나 해외에서 들여오는 심각한 태풍이나 홍수, 더위로 인한 피해 소식을 접하면 점점 더 걱정이 현실이 되는 것 같아 불안해진다. 그래서 요즘처럼 AI 발달한 세상에서 좀 더 지혜롭게 지구 온난화와 환경변화에 슬기롭게 대체하게 도와주는 AI는 없을까하고 궁금해 하는 사람들을 위해 이번 칼럼은 ‘기후와 환경부문에서 AI의 역할’이란 주제로 글을 써보기로 했다. 인공지능(AI)은 의료분야에서부터 엔터테인먼트, 금융에서 운송에 이르기까지 모든 분야에 영향을 미치며 우리 일상생활의 필수적인 부분이 되었다. 하지만 AI가 기후 변화와 환경 연구에서도 점점 더 중요한 역할을 하고 있다는 사실을 제대로 알고 있는 사람들은 관련분야에 종사하는 전문가 외에는 그다지 많지 않을 것이다
우리 지구의 기후 변화는 이와 관련된 막대한 양의 데이터를 분석해보면 심각한 문제를 더욱 피부로 깨닫게 해준다. 딥러닝과 같은 AI 알고리즘은 위성 이미지, 날씨 기록, 해양 조사와 같은 방대한 데이터베이스를 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 정렬할 수 있다. 이 데이터 학습을 통해 AI 모델은 패턴과 추세를 식별할 수 있으므로 과학자들은 기후가 어떻게 변하고 미래에 어떤 일이 일어날지 더 명확하게 이해할 수 있다.
우선 기후 변화가 극지방 얼음에 미치는 영향을 이해하는 데 AI를 어떻게 사용하는지 살펴보자. 지구 온난화로 인해 극지방의 얼음이 놀라운 속도로 녹아 해수면이 상승하고 있다. 극지방의 얼음 상태를 모니터링하고 이해하는 것은 극지방의 크기와 가혹한 기상 조건으로 인해 복잡한 작업이다. 빙하 코어 샘플링 또는 위성 이미징과 같은 전통적인 모니터링 방법은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 들며 전체 그림을 캡처하는 데 필요한 세분성이 부족한 경우가 많다.
여기에서 AI가 등장한다. 스탠포드 대학의 연구원들은 위성 이미지를 사용하여 북극의 얼음 손실을 모니터링 하는 AI 모델을 개발했다. IceNet이라는 모델은 컨볼루션 신경망으로 알려진 AI 유형을 사용한다. 이 신경망은 수천 개의 위성 이미지로 학습되었으며 해빙 면적을 식별하고 측정하도록 훈련되었다. 더 오래되고 두꺼운 얼음과 더 젊고 얇은 얼음을 구별할 수 있다. 알고리즘이 학습됨에 따라 더욱 능숙해지고 정확해져 과학자들이 시간이 지남에 따라 얼음 손실을 추적하고 현재 추세를 기반으로 미래의 얼음 손실을 예측할 수 있게 되었다.
이러한 방식으로 AI는 방대한 양의 시각적 데이터를 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 처리하고 분석하는 데 도움을 주어 기후 변화의 핵심 측면인 극지 빙하 융해의 범위와 영향을 이해하는 데 유용한 도구를 제공하고 있다. 극지방이 어떻게 변화하고 있는지에 대한 보다 정확한 그림을 제공함으로써 AI는 과학자들이 이러한 변화의 영향에 대처하기 위해 보다 정확한 정보에 입각한 전략을 고민하는 데 도움을 준다.
기후 모델은 과학자들이 지구의 기후가 시간이 지남에 따라 어떻게 변할지 예측하는 데 필수적인 도구이다. 그러나 이러한 모델은 엄청나게 복잡할 수 있으며 막대한 계산 리소스가 필요하다. 최근 연구원들은 AI를 사용하여 이러한 모델을 개선하기 시작했다. 예를 들어, AI를 통해 기후 모델링에서 까다로운 것으로 악명 높은 구름 형성의 표현을 단순화할 수 있다. 기후 모델을 더 빠르고 정확하게 만들어 미래 기후 시나리오를 더 정확하게 예측할 수 있게 된다.
미래의 날씨와 기후 패턴을 예측하는 데 AI를 사용하는 방법에 대해 이야기해보자. 기후 예측 모델은 지구 기후의 변화를 예측하기 위해 세계 해양, 대기 및 육지 표면의 상호 작용을 시뮬레이션하는 복잡한 알고리즘이다. 이러한 모델은 역사적으로 많은 계산 리소스가 필요했기 때문에 실행하는 데 시간이 많이 걸리고 복잡했다. 그러나 최근 NCAR(National Center for Atmospheric Research)의 연구팀이 "딥러닝 날씨 예측 모델"이라는 AI 시스템을 개발했다. 이 모델은 딥러닝의 한 유형인 이미지 인식 작업에 자주 사용되는 CNN(컨볼루션 신경망)이라는 하위 집합을 사용한다.
딥러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터에서 패턴을 찾는 데 탁월하다. 과거 날씨 패턴, 온도 기록, 풍속 및 습도 수준을 포함한 방대한 데이터 세트를 모델에 제공함으로써 연구자들은 과거 날씨 이벤트의 패턴을 이해하도록 모델을 훈련시켰다. NCAR 모델은 이 지식을 사용하여 미래의 날씨 패턴을 예측한다. 예를 들어 AI는 특정 지역의 강수량이나 다가오는 폭풍의 경로를 정확하게 예측할 수 있다. 이 AI의 놀라운 점은 전통적인 방법에 비해 더 빠르고 유사한 정확도로 이러한 예측을 할 수 있어 잠재적으로 심각한 기상 현상에 대한 조기 경고를 제공하고 장기적인 기후 변화에 대한 더 나은 이해를 제공할 수 있다는 것이다. 따라서 미래 예측에 AI를 사용함으로써 기상 현상에 대한 즉각적인 대응과 기후 변화에 대처하기 위한 장기 전략을 모두 개선할 수 있다.
기후 변화를 이해하고 예측하는 것만으로는 충분하지 않다. 우리는 또한 기후 변화에 대적해 싸워야 한다. AI는 여기에서도 유용한 것으로 입증되고 있다. AI가 도움이 되는 방법 중 하나는 에너지 사용을 최적화하는 것이다. AI 알고리즘은 에너지 수요를 예측하고 그에 따라 공급을 조정하여 폐기물을 줄이고 풍력 및 태양광과 같은 재생 가능 에너지원을 보다 효율적으로 만들 수 있다. AI는 또한 위성 이미지를 사용하여 삼림 벌채를 실시간으로 식별하여 숲을 보호하기 위한 더 빠른 조치를 취할 수도 있다.
그리고 기후 변화에 대처하기 위한 노력의 중요한 구성 요소인 재생 에너지 생산을 최적화하는 데 AI가 어떻게 사용되고 있는지 살펴보자. 풍력 및 태양광 발전과 같은 재생 가능 에너지원의 사용은 탄소 배출을 줄이고 기후 변화에 대처하기 위한 주요 전략 중 하나이다. 그러나 이러한 에너지원의 예측 불가능성(바람은 항상 불지 않고 태양은 항상 빛나지 않음)으로 인해 에너지원을 전력망에 완전히 통합하는 것이 어렵다. Google의 계열회사인 DeepMind는 풍력 발전소의 출력을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 이 모델은 일기 예보와 과거 터빈 데이터를 사용하여 36시간 전에 풍력 출력을 예측할 수 있다. 이러한 예측을 통해 전력망은 필요한 풍력 발전량을 계획할 수 있으므로 생성된 풍력 에너지를 보다 효율적으로 사용할 수 있다. DeepMind에 따르면, 에너지 그리드가 가장 필요할 때 훨씬 더 일치할 수 있기 때문에 생산된 풍력 에너지의 생산성이 20% 증가했다고 한다.
또한 AI는 태양광 패널의 위치를 최적화하는 데에도 사용되고 있다. 전통적인 태양 전지판은 정적이며 하루 종일 태양의 움직임을 따르지 않는다. 그러나 AI 알고리즘은 태양 에너지 흡수를 최대화하기 위해 하루 중 다른 시간에 태양 전지판의 최적 각도를 계산할 수 있다. 이러한 방식으로 AI는 기후 변화의 문제를 이해하고 예측하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 그 영향을 완화하기 위한 실제 솔루션을 제공하여 보다 지속 가능하고 재생 가능한 미래를 만든다.
AI는 기후 변화의 복잡성을 이해하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 그 영향을 완화하기 위한 가시적인 솔루션을 제공한다. 올바른 접근 방식을 통해 AI는 기후 변화와의 전쟁에서 강력한 도구가 되어 미래 세대를 위해 더 건강하고 지속 가능한 지구를 보장하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 AI가 기후 변화와 환경연구에 큰 도움을 줄 수 있다고 하지만 환경오염에 따른 기후변화를 근본적으로 해결하는 데는 한계가 있다. 지구 환경보호운동에 동참하여 개인들이 무심코 행하고 있는 환경파괴 행위들부터 하나하나 개선하고자 하는 마음가짐이 절실하다. MLB에서 투수와 타자로 동시에 최고의 성적을 내면서 세계적으로 돌풍을 일으키고 있는 야구선수 오타니 쇼헤이가 야구장을 들어서며 쓰레기를 줍는 영상을 수차례 본적이 있다. 그를 좋아하는 야구팬의 입장에서 유명인인 그가 행하는 사소한 환경운동이 전 세계로 확산되어 모두가 플로킹(쓰레기를 주우며 걷는 운동)의 실천하는 습관을 가질 수 있게 되기를 간절히 기원해본다.
| 작가 프로필
호몽 이용호는 스마트 공장에서 주로 사용되는 ‘머신비전’ 전문회사인 ‘호연지재’를 경영하고 있으면서 다양한 분야에 관심이 많아 메타버스와 유튜브 인플루언서로 활동하고 있다. 특히 ‘머신비전’에서 인공지능 딥러닝에 의한 영상처리기술을 자주 적용하다보니 AI 분야에 대해서도 해박한 지식을 가지고 있다. 또한 SKT 메타버스 플랫폼인 이프랜드(ifland)에서 매주 월요일 오후 9시에 정기적으로 ‘힐링토크쇼 호몽캠프’를 진행하고 있으며 86회 이상 진행된 토크쇼에는 작가, 강사, 가수, 연주가, 아티스트, 사업가 등 여러 분야의 전문가들이 초대되었다.
주요 강의 분야는 “챗gpt 시대 생활 속의 인공지능 발견하기”, “시니어와 MZ세대 간의 원활한 커뮤니케이션”, “시니어 세대 인플루언서 활동으로 인생 이모작”, “워라밸 시대 워크닉으로 행복한 인생 만들기” 등이 있으며, 저서로는 『나는 시니어 인플루언서다』가 있다.
