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행동하는 AI: 인공지능이 기후 변화에 대응하는 8가지 방법

온유향 2024. 1. 7. 19:28
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행동하는 AI: 인공지능이 기후 변화에 대응하는 8가지 방법

 

 

 

인공지능(AI)의 막대한 처리 능력을 활용하여 기후 변화에 대응하기 위한 혁신적인 솔루션이 등장하고 있습니다. 기후에 취약한 지역에 거주하는 인구가 40억 명에 육박하는 상황에서 AI는 이 글로벌 과제를 해결하는 데 혁신적인 역할을 하고 있습니다. AI가 변화를 일으키고 있는 8가지 영향력 있는 방법을 소개합니다:

 

신속한 빙산 모니터링:

 

빙산의 변화를 놀라운 속도로 측정하도록 훈련된 AI는 과학자들이 빙하가 녹은 물이 바다로 빠르게 방출되는 현상을 이해하는 데 도움을 줍니다.

삼림 벌채 인사이트:

 

AI, 위성 이미지, 생태학적 전문 지식을 결합하여 삼림 벌채가 기후에 미치는 영향을 매핑하고 삼림 벌채율과 탄소 저장량과 같은 중요한 지표를 측정하려는 노력이 진행 중입니다.

아프리카의 기후 회복력:

 

IKI 프로젝트는 부룬디, 차드, 수단의 취약한 지역사회가 기후에 더 잘 적응할 수 있도록 돕기 위해 유엔의 이니셔티브에서 AI를 활용하여 날씨 패턴을 예측하고 있습니다.

효율적인 폐기물 관리:

 

그레이패럿과 같은 스타트업과 함께 AI 시스템을 사용하여 폐기물 처리 및 재활용 시설을 분석하고 회수할 수 있는 재료를 파악하여 폐기물 관리를 최적화하고 있습니다.

해양 정화 효율성:

 

네덜란드의 더 오션 클린업(The Ocean Cleanup) 조직은 AI를 사용하여 해양의 플라스틱 오염을 감지하고 매핑하여 정화 전략의 효율성을 높이고 있습니다.

기후 재해 예측:

 

브라질 상파울루의 시프레모는 AI를 활용하여 기후 재해의 발생, 위치, 유형을 예측함으로써 기업과 정부가 더 잘 대비할 수 있도록 지원합니다.

구글 딥마인드의 기후 이니셔티브:

 

구글 딥마인드는 기후 변화 AI와 협력하여 일기 예보를 개선하고 풍력 에너지 생산량을 최적화하기 위한 데이터 세트의 위시리스트를 구축합니다.

산업 탈탄소화를 위한 AI:

 

캘리포니아의 Eugenie.ai는 AI를 사용하여 금속 및 광업, 석유, 가스 등의 산업에서 탈탄소화 작업을 지원하여 배출량을 20~30%까지 추적하고 줄이는 데 중점을 두고 있습니다.

이러한 AI 애플리케이션은 환경 모니터링에서 재난 예측, 산업 배출량 감소에 이르기까지 기술이 기후 변화 대응에 적극적으로 기여하는 다양한 방법을 보여줍니다.

 

FAQ(자주 묻는 질문):

 

Q: AI는 빙산을 모니터링하고 기후 변화에 미치는 영향을 이해하는 데 어떻게 기여하나요?

 

A: AI는 인간보다 10,000배 빠른 속도로 빙산의 변화를 측정하도록 훈련되어 과학자들이 위성 이미지에서 남극의 거대한 빙산을 빠르게 매핑하는 데 도움을 주고 있습니다.

Q: 기후 재해를 예측하고 지역사회가 이에 대비할 수 있도록 돕는 데 AI는 어떤 역할을 하나요?

 

A: 브라질 상파울루의 Sipremo라는 회사는 AI를 사용하여 기후 재해의 발생, 위치, 유형을 예측함으로써 기업, 정부, 지역사회가 더 잘 대비할 수 있도록 지원하고 있습니다.

Q: 금속 및 광업, 석유, 가스 등의 산업에서는 배출량을 줄이기 위해 AI를 어떻게 적용하고 있나요?

 

A: 캘리포니아에 본사를 둔 Eugenie.ai는 인공위성 이미지와 기계 및 프로세스의 데이터를 결합하여 기업이 배출량을 추적, 추적하고 20~30%까지 줄일 수 있도록 하는 AI를 사용한 배출량 추적 플랫폼을 개발했습니다.

Q: 기후변화를 위한 AI 이니셔티브에 구글 딥마인드가 참여하는 이유는 무엇인가요?

 

A: 구글 딥마인드는 기후 변화 AI와 협력하여 포괄적인 데이터 세트의 위시리스트를 구축하고, 일기 예보를 개선하고 풍력 에너지 생산량을 최적화하기 위해 AI를 적용하고 있습니다.

질문: 해양의 플라스틱 오염 문제를 해결하기 위해 AI가 어떻게 활용되고 있나요?

 

A: 네덜란드의 해양 정화 단체인 The Ocean Cleanup은 물체를 감지하는 AI를 활용하여 해양 쓰레기에 대한 상세한 지도를 작성함으로써 보다 효율적인 정화 전략을 수립할 수 있게 되었습니다.

 

 

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