인간 생존을 위협하는 ‘기후변화’, 인공지능(AI)을 긴급투입한다

미국 라이즈 펀드, AI 기반 기후시스템에 1억 달러 투자
슈퍼컴의 빠른 연산 능력과 인공지능의 예측 능력이 결합
AI로 고해상도 사진 얻지만 학습외의 사항에 혼란 발생해

 

출처=셔터스톡

인간이 만든 재앙 ‘기후변화’, 전문가들은 그 원인과 대책을 AI에게서 찾고 있다.

 

지난 8일 다국적 정보기업 톰슨 로이터(Thompson Reuters) 재단은 미국의 북서부 지역 뉴스 미디어 ‘넷뉴스레저(NetNewsLedger)’에 “어떻게 인공지능이 기후변화에 맞서는 데 도움을 줄 수 있을까?”란 제하의 기고문을 발표했다.

 

재단에 따르면, 기후변화가 폭풍, 산불 및 가뭄 등에 의한 황폐화를 심화시키면서, 인공지능(AI)과 디지털 도구가 그 영향을 예측하고 제한할 수 있는 방법으로 인식되고 있다는 주장이다.

 

이에 정부, 기술 회사 및 투자자들이 실제 또는 가상 환경에서 예측, 권고 또는 의사결정 등을 하는 머신러닝 기반의 학습 시스템에 점점 더 많은 관심을 보이고 있다고 덧붙였다.

 

그 증거로, 지난 6월 사모펀드 텍사스 태평양 그룹(TPG)의 임팩트 투자 부문인 라이즈(Rise) 펀드는 켄터키주 스타트업 ‘클리마 비전(Clima Vision)’이 날씨 패턴을 세밀하게 예측하기 위해 고안한 데이터와 AI 기반 ‘노우캐스팅’ 시스템에 1억 달러를 투자한 사례를 들었다.

 

또 지구온난화와 싸우기 위한 AI의 역할에 대한 정부 간 로드맵이 오는 11월 스코틀랜드에서 열릴 제 26차 기후변화협약 당사국 회의(COP26) 정상회담에서 발표될 예정이라는 소식도 전했다.

 

물론, “AI가 기후변화 대책에 비용이 많이 드는 방해물이 될 수 있다”는 비평가들의 경고도 빠뜨리지 않았다.

 

하지만 톰슨 로이터 재단은 AI 애플리케이션이 전력망에 태양광과 풍력을 공급함으로써 에너지 효율적인 건물 설계, 전력 저장 능력의 향상, 재생에너지 배치의 최적화 등으로 결국 기후변화에 대처하는 데 도움을 준다고 설명했다.

 

또 재단은 MS의 최근 연구를 인용해 오는 2030년까지 이 AI 기술이 전 세계 온실가스 배출량을 4% 줄이는 데 도움이 될 것이라고 분석했다.

 

영국에 본부를 둔 AI·기후센터(CAIC)의 공동 설립자인 피터 클루턴-브록(Peter Cluttonbrock)은 “AI는 사진, 그래프, 지도 등과 같은 엄청난 양의 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있어, 해수면 상승과 빙상 주변의 역학 관계를 이해할 수 있게 해준다”고 말했다.

 

클리마 비전의 데이터와 AI 기반의 노우 캐스팅 시스템은 위성 및 고고도 기상 풍선의 데이터와 함께 고해상도 레이더 네트워크를 사용해 기존 기상 네트워크에 뚫려있는 수백 개의 공백을 메우는 것으로 알려졌다.

 

딥러닝 모델로 고해상도 사진 얻어

 

환경 분야에 초점을 맞춘 ‘예일 환경 360’은 미국 예일대 부설 예일 임업환경학대학원(F&ES)이 발행하는 온라인 매거진이다.

 

지난 2018년 12월 10일 이 온라인 매거진은 인공지능의 최신 기술 발전을 이용하려고 노력하는 연구자들의 특집 기사를 다뤘다.

 

그동안 연구자들은 지구의 기후 미래를 예측하는 컴퓨터 모델의 변동성에 좌절해 왔지만 이제, 일부 과학자들은 더욱 명확한 시야를 제공하는 기후 요소에 AI를 이용하고 있다. 어바인 캘리포니아 대학의 차세대 기후 모델리스트 ‘마이클 프리차드(Michael Pritchard)’도 그 중의 한 명이다.

 

서두에서 프리차드 박사는 해상도 문제는 기후 연구자들에게 가장 어려운 문제라고 진단했다. 100마일 이상의 픽셀을 가진 세계의 디지털 지도는 흐릿한 사진이 대부분이고, 도시 전체가 하나의 점으로 보여진다는 것이 그의 주장이다.

 

아울러, 그는 “기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC)의 마지막 평가를 위해 운영되는 약 20개의 모델이 서로 심각하게 일치하지 않는다”고 지적했다.

 

“대기 중 이산화탄소가 두 배로 증가하면, 한 모델은 섭씨 1.5도가 될 것이라고 말하고, 다른 모델은 섭씨 4.5도가 될 것”이라고 그는 덧붙였다.

 

그러나 프리차드를 비롯한 소규모 기후모델 그룹은 인공지능으로 모델을 개선해 이런 문제들을 해결하기 위해 노력하고 있다.

 

이를 위해 프리차드와 그의 동료들은 ‘클라우드 브레인(Cloud Brain)’이라고 부르는 AI 시스템을 만들었다. 이 AI 모델은 머신러닝 코드를 기후 모델 자체의 핵심에 삽입, 기존의 컴퓨터 프로그래밍보다 수백 배 더 효율적인 방식으로 작은 세부 사항을 캡처할 수 있다고 설명했다.

 

그 요령은 소규모 클라우드 모델의 단기 실행 데이터를 사용해 딥러닝 시스템을 교육하는 것이다. 이를 통해 AI는 기본적으로 클라우드의 작동 방식에 대한 직관적인 감각을 개발할 수 있다.

 

그다음에 AI를 보다 큰 픽셀의 글로벌 기후모델로 압축해 저렴하고 빠르게 실행할 수 있는 클라우드 환경에 더욱 현실적인 클라우드 동작을 도입할 수 있다. 그들은 이 모델의 테스트를 통해 20배 정도 더 빨리 극한의 강우량 같은 세부 사항을 제대로 파악한 것으로 알려졌다.

 

그러나 프리차드에 따르면, 클라우드 브레인은 학습 밖의 시나리오가 주어지면 혼란을 겪은 것으로 알려졌다. 이들은 몇 가지 큰 장애물에 직면해 있는데 머신러닝이 규칙을 따르지 않고, 거의 직관적으로 작동하는 것이다.

 

이는 중력, 온도 구배, 그리고 다른 모든 것에 대해 어렵게 얻은 정보들을 못쓰게 한다는 것을 의미한다.

 

프리차드는 “지금은 좀 섬세하다”며, “딥러닝의 또다른 당혹스러운 문제는 그것이 무엇을 하고 있는지, 또는 왜 그 결과가 나오는지에 대해 투명하지 않다는 것”이라고 밝혔다.

 

슈퍼컴퓨터가 모은 방대한 자료로 AI 학습

 

기상청에서 운영하는 슈퍼컴퓨터에는 전 세계 기상관측소와 관측 위성들이 보내온 엄청난 기상 자료들이 24시간 365일 동안 입력된다. 그렇게 모은 수십 년의 자료를 가진 곳도 슈퍼컴퓨터다. 그러나 이 방대한 자료를 이용해 기후변화를 예측하는 것은 바로 AI 프로그램이다.

 

특히, 가뭄, 홍수, 쓰나미 등 기후변화가 일으키는 재앙을 예측하는데 AI와 슈퍼컴퓨터의 융합은 가히 혁명적이라고 할 수 있다.

 

올해 2월 17일 자 테크리퍼블릭(Tech Republic)에는 세계 최대 슈퍼컴퓨터 ‘후가쿠(Fugaku)’를 개발한 일본의 후지쯔(Fujitsu Limited)가 일본의 재난 연구기관들과 손잡고, AI 모델 개발에 성공한 기사가 실렸다.

 

후지쯔에 따르면, 이 회사는 슈퍼컴 후가쿠를 활용해 고해상도 쓰나미 시뮬레이션을 만들었는데 더불어 연안 쓰나미 시뮬레이션과 해안 홍수를 학습하기 위한 AI 모델도 제작했다.

 

회사 관계자는 “지진 발생 후, 슈퍼컴 후가쿠는 AI 모델이 수집한 ‘쓰나미 파형 데이터’를 사용해 바닷물이 상륙하기 전에 해안 홍수 상황을 예측할 수 있었다”고 말했다.

 

아울러, 연구팀은 후가쿠를 통해 2만 개의 잠재적 쓰나미로 구성된 학습 데이터를 만들어 AI 모델에 적용했다. 이 AI 모델은 관측된 해상 쓰나미 파형을 바탕으로 거친 해상도로 홍수 상황을 예측해냈고, 고해상도의 데이터를 얻는 데 성공했다는 것이다.

 

회사 관계자는 “이 과정을 통해 지역별 홍수 예보가 가능할 뿐만 아니라 도로와 건물 등 도시 기반시설에 대한 국지화된 파도의 잠재적 영향에 대한 예측도 가능해졌다”고 밝혔다.

 

홍수와 가뭄 발생을 미리 예측하는 AI

 

지난해 9월 25일 구글 AI는 방글라데시뿐만 아니라 인도에 대한 홍수 예측 이니셔티브의 상향 조정을 발표했다고 데이터마하데브(Datamahadev.com)가 보도했다.

 

구글은 지난 2018년 인도에 처음 홍수 예측 이니셔티브를 제한적으로 출시한 후, 이번 발표를 통해 인도와 방글라데시 전 지역으로 확대한 것이다.

 

이로써, 어느 지역에서나 홍수가 발생할 가능성을 예측하고, 지역 당국과 시민들에게 조기 대피 또는 필요한 조치를 지원하도록 경고할 수 있게 됐다.

 

그동안 홍수 발생 하루 전에 홍수 경보가 발령됐지만, 이 구글 AI를 이용하면 재난 발생 3일 전부터 경보를 발령할 수 있다.

 

구글이 예일대와 함께 실시한 연구에 따르면 1시간 전에 통보를 받은 사람 중 65%가 자신을 보호하고, 소지품을 확보하기 위해 조처한 것으로 나타났다.

 

한편, 지난달 7일 미국의 SFN투데이(SFN Today)에는 AI를 이용한 가뭄 예측 기사가 눈길을 끌었다. 캐나다 농업 연구소의 기후 과학자들이 AI 기반 프로그램을 대초원 지대의 극심한 가뭄 현장에 적용한 것이다.

 

가뭄 감시 프로그램은 오래 전부터 대부분의 선진국에서 시행돼 왔지만, 단순히 현재의 날씨와 상황을 제공하는 수준에서 그쳤다.

 

그러나 캐나다 레지나의 농업 연구소 기후 전문가 트레버 하드웬(Trevor Hardwen)은 “우리의 가뭄 전망 프로그램은 30일 후 미래를 내다보고 있다”고 강조했다.

 

하드웬은 “캐나다의 가뭄 전망 프로그램은 아직 개발이 안 끝난 1단계지만, 가장 진보된 것으로, 가뭄이 어떻게 발전하고, 비와 습도가 앞으로 가뭄에 어떤 영향을 미치는지 살펴보는 과정에서 이 AI 모델은 지속해서 학습하는 기능을 갖고 있다”고 설명했다.

 

AI타임스 조행만 객원 기자 chohang5@kakao.com 

 

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