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과학자들은 우리가 방향을 바꾸지 않으면 폭염, 홍수, 가뭄, 극심한 폭풍이 앞으로 수십 년 동안 훨씬 더 악화될 것이라고 경고합니다. 앞으로 새로운 기후 모델을 개발하는 데 AI의 역할이 수 기가톤의 탄소 배출량을 줄일 수 있을까요?

2023년에는 25건의 기상/기후 재해가 확인되었습니다. 각각 1억 달러 이상의 손실 국립환경정보센터(National Centers for Environmental Information)에 따르면, 이러한 사건에는 가뭄 사건 1건, 홍수 사건 2건, 심각한 폭풍 사건 19건, 열대 저기압 사건 1건, 1건의 열대 저기압 사건이 포함됩니다. 들불 이벤트, 겨울폭풍 이벤트 1개. 전반적으로 이러한 사건으로 인해 482명이 사망했으며 영향을 받은 지역에 상당한 경제적 영향을 미쳤습니다.

기후 변화에 맞서는 투쟁에서 AI의 역할은 이미 두드러지고 있으며, 논쟁의. AI가 보다 친환경적인 미래를 추구하는 데 도움이 될 수 있다는 것은 분명해 보이지만 이를 보장하는 견제와 균형이 필요합니다. 공정성과 형평성 구현해야합니다.

수십 년 동안 과학자들은 날씨 패턴을 예측하기 위해 주로 물리 및 화학 규칙을 기반으로 하는 기후 예측 모델을 살펴보았습니다. 이제 하이브리드 기반 모델은 기후 과학자들이 더욱 정확하고 정밀한 시스템. 예를 들어, 물리학에만 기초하여 사용하는 시스템보다 더 정확한 하이브리드 기반 홍수 예측 시스템을 제공하기 위해 Tennessee Valley Authority의 공무원과 협력하고 있는 박사 과정 학생이 있습니다.

AI는 홍수 위험이나 규제 상태와 같은 항목에 대한 데이터 수집을 자동화하는 인벤토리를 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 즉, 구조화되지 않은 데이터를 사람들이 지능적으로 탐색하고 설계하는 데 도움이 되는 구조화된 데이터로 만듭니다.

"향후 12개월 동안 우리는 데이터 기반 시스템과 인공 지능이 결합되는 점점 더 많은 노력을 보게 될 것입니다." 라고 Auroop R. Ganguly, 토목 및 환경 공학 교수이자 Northeastern 체험 AI 연구소의 기후 및 지속 가능성을 위한 AI 이사.

기업 역시 지난 몇 년 동안 더 많은 AI 기반 도구를 사용하도록 장려되었습니다. 책임감 있게 AI를 사용하고 윤리를 혁신 프로세스에 적절하게 통합하는 것이 무엇을 의미하는지에 대한 모범 사례를 계속해서 개선하려면 부지런히 노력해야 합니다.

기후 변화에서 AI의 역할이 왜 그렇게 필수적인가요?

그러한 도구 중 하나가 ICEF(Innovation for Cool Earth Forum) 로드맵입니다. 이 로드맵은 대화를 촉진하기 위해 고안되었습니다. COP28 저자들은 “AI가 기후변화 적응에 어떻게 기여할 수 있을까?”라고 물을 수도 있었습니다. 또는 "AI가 촉발할 수 있는 광범위한 사회적 힘이 기후 변화에 대한 대응을 돕거나 방해할 가능성이 더 커질까요?" 그러나 ICEF는 “AI가 온실가스 배출을 줄이는 데 도움이 될 수 있는가?”로 조사를 제한했습니다.

AI와 기후변화의 관계는 큰 화두이고, COP28에서 쏟아져 나온 모든 정보가 담긴 이 로드맵을 놓쳤을 수도 있기 때문에, “기후변화 완화 로드맵을 위한 인공지능. "

ICEF에 따르면 인공지능(AI)은 컴퓨터가 일반적으로 인간 지능과 관련된 복잡한 작업을 수행하도록 만드는 과학입니다. 최신 AI는 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 알고리즘이 대규모 데이터세트에서 패턴을 감지하는 소프트웨어 유형인 머신러닝에 의존합니다. 이는 도메인 지식의 명시적인 프로그래밍이 필요한 기존 소프트웨어와 다릅니다. 대신 AI는 과거 데이터와 시뮬레이션을 사용하여 패턴을 추출하도록 모델을 훈련시키는 암시적 프로그래밍에 의존합니다.

대규모의 고품질 데이터 세트에 대한 액세스는 AI의 복잡한 실제 적용에 중요합니다. 이러한 데이터는 다양한 공공 및 민간 부문 조직에서 얻을 수 있습니다. 테이블 형식, 시계열, 지리공간 및 텍스트 데이터는 모두 AI에서 일반적으로 사용됩니다. AI 애플리케이션을 위해 데이터를 적절하게 측정하고, 디지털화하고, 액세스할 수 있어야 합니다.

AI는 기후 변화에 대한 과학적 이해에 중요한 기여를 하고 있습니다. AI는 기후 모델 성능을 개선하여 극한 기상 현상에 대해 더욱 진보된 경고를 제공하고 극한 기상 현상이 대기 중 열을 가두는 가스의 증가로 인한 것이라고 생각하는 데 도움을 줍니다. AI는 온실가스 배출에 대한 이해를 높이기 위해 지구 관측 위성, 비행기, 드론, 육상 모니터, 사물 인터넷(IoT), 소셜 미디어 및 기타 기술에서 얻은 방대한 양의 데이터를 분석하고 있습니다.

전력 부문: 발전 인프라, 송배전 네트워크, 최종 사용 분야, 에너지 저장 분야에서 AI의 역할은 상당합니다. 예는 다음과 같습니다.

• 태양광 및 풍력 발전 프로젝트의 최적 규모와 위치를 결정합니다.
• 태양광 및 풍력 발전과 관련된 날씨 예측;
• 배전망에 대한 결함 감지, 정전 예측 및 안정성 평가를 개선합니다. 그리고,
• 수요 반응 및 V2G(Vehicle-to-Grid) 프로그램 배포를 촉진합니다.

ICEF는 전력 부문의 탈탄소화를 위한 AI 채택을 제한하는 몇 가지 장벽에 주목합니다. 그들은 AI 모델과 방법이 아직 충분히 강력하지 않거나 널리 배포될 만큼 잘 개발되지 않았고, 성능 평가 표준이 부족하며, 지식이 풍부한 인력이 부족하다고 말합니다. 대부분의 그리드 인프라에 AI를 배포하기 전에 보안 위험을 연구하고 적절하게 해결해야 합니다.

제조: AI는 제조업체가 생산 문제에 더 빠르고 효율적으로 적응하고, 과거 데이터를 활용하여 과거의 실수를 방지하고, 생산 수율을 개선하고, 다양한 재활용 공급 원료에 적응하여 재활용 및 순환성을 촉진하고, 에너지 소비를 최소화하고, 대체 에너지원을 채택할 수 있도록 하여 제조의 탈탄소화를 도울 수 있습니다. 제조 일정과 공급망을 최적화하여 물류 오버헤드를 줄입니다.

재료 혁신: 어떤 경우에는 AI 모델이 완전히 과학 기반 계산을 대체하여 처리 시간을 크게 단축할 수 있습니다. AI는 또한 재료 특성화 실험 결과를 해석하는 데 도움을 주어 고급 재료 후보에 대한 신속하고 높은 처리량의 테스트를 가능하게 합니다. 자연어 AI는 방대한 재료 과학 기술 문헌을 샅샅이 뒤져 수천 개의 출판된 연구 논문을 요약하여 신속하고 정확한 문헌 검토와 재료 생산을 위한 조화로운 프로세스 단계를 표면화할 수 있습니다.

식품 시스템: AI는 다음을 포함하여 식품 시스템에서 온실가스 배출을 줄이는 데 도움이 되는 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.

• 토양 센서 및 위성과 같은 여러 소스의 데이터를 통합하여 작물 수확량을 최대화하면서 아산화질소 배출을 완화하는 비료 적용 일정을 권장합니다.
• 다양한 예상 기후 조건 하에서 정밀 비료 적용에 대한 미래 요구 사항을 예측합니다.
• 바이오매스 탄소 제거 및 저장을 위한 공급원료를 최적화하기 위해 바이오매스 특성, 성장률 및 탄소 격리 잠재력에 대한 데이터를 분석합니다.
• 다양한 목적으로 토지 이용을 최적화하여 재생 가능 에너지 생산량을 늘립니다.
• 해충 및 질병 압력 예측;
• 동물성 식품보다 탄소 배출량이 훨씬 낮은 대체 단백질 제품을 개발합니다. 그리고,
• 지능형 수확 시기를 통해 식품 손실과 폐기물을 줄여 식품 부패를 방지합니다.

기후 변화에 대응하는 AI의 역할에는 이제 온실가스 배출 모니터링, 전력망, 제조, 재료 혁신, 식품 시스템 및 도로 운송이 포함됩니다. ICEF는 다음을 권장합니다.

• AI 도구는 기후 변화 완화의 여러 측면에 통합되어야 합니다.
• AI 기술 개발과 역량 강화는 기후 완화에 역할을 하는 모든 기관에서 우선순위가 되어야 합니다.
• 모든 수준의 교육 기관은 AI와 관련된 과정을 제공해야 합니다.
• 정부와 재단은 AI 기후 펠로우십 프로그램을 시작해야 합니다.
• 기후 문제를 담당하는 정부 기관은 직원의 AI 역량을 정기적으로 검토해야 합니다.
• 기후 완화를 위해 노력하는 모든 조직은 광범위한 직원들에게 최소한의 AI 활용 능력을 요구해야 합니다.
• 정부는 기후 변화를 완화하는 AI 애플리케이션용 데이터를 개발하고 공유하는 데 도움을 주어야 합니다.
• 정부는 기후 완화에 유용할 수 있는 데이터를 생성하고 공유할 수 있는 기회를 체계적으로 고려해야 합니다.
• 정부는 기후 및 에너지 전환 데이터의 표준화와 조화를 촉진하기 위한 정책을 수립해야 합니다.
• 정부는 주요 이해관계자와 전문가로 구성된 기후 데이터 대책반을 설립해야 합니다.

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• 출처: https://cleantechnica.com/2023/12/31/should-ais-role-to-cut-greenhouse-gas-emissions-be-greater/