데이터 과학 회사, 환경 보호와 기후 변화 대응을 위한 AI 활용

지구의 국가들이 기후 변화의 증가하는 위협에 대한 해결책을 발명하고实施하려고 할 때, 거의 모든 옵션이 고려되고 있습니다. 재생 가능 에너지源에 투자하고 전 세계적으로 배출량을 줄이는 것이 주된 전략이지만, 인공지능을 활용하면 기후 변화로 인한 피해를 줄일 수 있습니다. Live Mint의 보도에 따르면, 인공지능 알고리즘은 보존주의자들이 산림 파괴를 제한하고, 기후 변화에 취약한 동물 종을 보호하고, 밀렵을 방지하고, 대기 오염을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 과학 회사 Gramener는 기계 학습을 사용하여 남극의 펭귄 식민지 수를 추정하기 위해 카메라 트랩으로 찍은 이미지들을 분석했습니다. 남극의 펭귄 식민지 수는 지난 10년 동안 기후 변화의 영향으로 크게 감소했습니다. Gramener는 남극의 펭귄 이미지 데이터를 분석하기 위해 convolutional neural networks를 사용하여 데이터를 정리하고, 데이터를 Microsoft의 데이터 과학 가상 머신에 배포했습니다. Gramener가 개발한 모델은 펭귄 밀도를 사용하여 펭귄 인구를 더 빠르고 신뢰성 있게 추정할 수 있습니다. Gramener는 유사한 기술을 사용하여 여러 강의 연어 인구를 추정하기도 했습니다.

LiveMint의 보도에 따르면, 다른 동물 보존 프로젝트도 인공지능을 사용하고 있습니다. 예를 들어, Conservation Metrics가 설계한 Elephant Listening Project는 아프리카의 코끼리 인구가 불법 밀렵으로 고통받고 있습니다. 이 프로젝트는 코끼리의 발성을 식별하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하고, 다른 동물의 소리를 구분합니다. 센서 데이터와 기계 학습 모델을 사용하여 연구자들은 잠재적인 밀렵이나 산림 파괴를 경고하는 시스템을 개발할 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 또한 심한 날씨 현상인 뇌우와 열대성 사이클론의 피해를 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, IBM은 잠재적으로 손상될 수 있는 날씨 현상을 추적하기 위한 새로운 고해상도 대기 예측 모델을 개발했습니다.

Jaspreet Bindra, The Tech Whisperer의 저자이자 디지털 변革 전문가는 LiveMint에 기후 변화로 인한 변화에 대처하기 위해 기계 학습이 필요하다고 설명했습니다. Bindra는 다음과 같이 말했습니다.

“전지구적 온난화는 기후 모델링 방식을 바꾸었습니다. AI/ML을 사용하는 것이 매우 중요합니다. 이것은 더 빠르게 일어나게 할 것입니다. 이것은 많은 컴퓨팅 파워가 필요로 할 것입니다. 앞으로는 양자 컴퓨터가 중요한 역할을 할 수 있습니다.”

인도의 Gurugram에 본사를 둔 Blue Sky Analytics는 또 다른 환경 보호를 위한 기계 학습 알고리즘의 예입니다. Blue Sky Analytics가 개발한 애플리케이션은 산업 배출과 대기 오염을 모니터링하는 데 사용됩니다. 데이터는 위성 데이터와 지상 센서를 통해 수집 및 분석됩니다.

기후 변화, 밀렵, 오염의 환경적 영향에 대한 연구를 위해大量의 컴퓨팅 파워가 필요합니다. UC Berkeley는 스마트폰과 PC를 사용하여 환경 데이터의 계산을 크라우드소싱하여 연구를 가속화하려고 합니다. 크라우드소싱 프로젝트는 BOINC(Berkley Open Infrastructure for Network Computing)라고 불립니다. 환경 데이터 분석을 지원하고 싶은 사람들은 BOINC 소프트웨어를 선택한 장치에 설치하기만 하면 됩니다. 그리고 그 장치가 사용되지 않을 때 CPU와 GPU 리소스가 계산을 수행하는 데 사용됩니다.