기후변화 대응에서 인공지능(AI)의 역할을 더 폭넓게 고찰한 보고서가 나왔습니다.

지난 7월 지구를위한AI연합(AI for the Planet Alliance·이하 AI연합)이 발표한 보고서 ‘AI가 기후변화에 맞서 싸우는 강력한 도구가 될 수 있는 방법(How AI Can Be a Powerful Tool in the Fight Against Climate Change)’입니다.

AI연합은 보스턴컨설팅그룹(BCG)이 지식파트너로 참여하고 유엔개발계획(UNDP), 유네스코(UNESCO) 등 주요 국제기구가 협력한 국제이니셔티브입니다.

AI연합의 목표는 기후변화에 대한 AI 솔루션을 촉진하는 것인데요. 프랑스 컨설팅 기업 스타트업인사이드(Startup Inside)가 이니셔티브를 주도합니다.

AI연합이 발표한 보고서는 기후변화 대응 수단으로써 AI의 잠재력과 장애요인을 조사하고 기업 및 단체들의 솔루션 모색을 돕기 위해 발간됐는데요. 기후대응에서의 AI의 역할과 활용 방법들을 정리했습니다.

기후변화 대응에 AI가 어떤 도움을 줄 수 있을까? 🖥️

해당 보고서에서는 머신러닝 알고리즘과 데이터 엔지니어링 등 정교한 데이터 분석 기술로 정의되는 고급 분석(Advanced analytics)을 포함해 인공지능의 가능성을 살펴봅니다.

보고서는 AI 사용이 ▲완화 ▲적응·탄력성 ▲기초 여건을 지원함으로써 기후변화 대응에 의미 있는 변화를 만들 기회를 제공한다고 설명합니다. 이를 각각 살펴본다면.

1️⃣ 감축(Mitigation) ⬇️

온실가스 감축은 AI의 가장 중요한 용도입니다. BCG는 자사 연구 결과, AI를 사용할 경우 기업의 온실가스 배출량(GHG)을 5~10%가량 줄인다고 밝혔는데요. 이를 전 세계에 적용할 경우 26억~53억 톤(CO2eq·이산화탄소 환산량)에 달한다고 설명했습니다. AI는 배출량과 온실가스 효과의 측정·감소·제거에 기여할 수 있는데요.

• 측정(Measurement): AI는 거시적 단계에서 전체 배출량 측정을 도와 기후모델과 감축 전략 개선에 기여합니다. 미시적 단계에서는 공급망 배출 측정을 도와 생산자와 소비자가 탄소발자국을 이해하고 줄이도록 도울 수 있습니다.
• 감소(Reduction): AI가 전력망에서 실시간으로 재생에너지 전환을 지원해 온실가스 배출 강도를 낮출 수 있는데요. AI로 상품 수요를 예측 관리해 과잉 생산으로 인한 폐기물을 줄이는 등 온실가스 배출 활동 자체를 줄일 수 있습니다.
• 제거(Removal): AI는 위성 이미지 분석에 활용돼 삼림 벌채를 감지하고 재조림 시 탄소격리량 정량화에 사용될 수 있습니다. 또 대기 중 이산화탄소(CO2)를 포집해 제거하는 직접공기포집(DAC) 플랜트에서 CO2 포집 및 저장 위치 평가, 모니터링, 산업공정 최적화 등에 사용될 수 있습니다.

2️⃣ 적응·탄력성(Adaptation and Resilience) 🌊

AI는 기후변화 적응과 탄력성 촉진에 기여할 수 있습니다. 기상 현상을 예측할뿐더러 취약성과 위험 노출 관리 측면에서도 유용한데요,

• 위험 예측(Hazard Forecasting): AI는 해수면 상승 같은 장기 예측을 개선할뿐더러, 태풍·허리케인 등 기상 현상에 대한 조기경보 시스템처럼 기후 관련 위험을 예측하는데 적합합니다. AI를 활용하면 정부는 대규모 지역 수준의 기후모델을 만들고 농·어업 수확량을 예측할 수 있는데요. 기업은 홍수벽 등 보호 기반시설(Protective infrastructure)이나 경제구조 조정에 대한 투자에 도움이 될 수 있습니다.
• 취약성 및 위험 노출 관리(Vulnerability and Exposure management): AI를 통해 기후변화 위협을 받는 지역 기반시설 개발을 계획할 수 있습니다. 자연어 처리, 정보 수집 과정을 결합한 AI를 사용할 수 있는데요. 이 밖에도 AI를 사용해 도로교통·배전 시스템 등 기반시설 위험을 예측해 유지보수를 강화하거나, 대규모 이주 패턴을 예측해 지역사회의 탄력성을 높이는 것이 있습니다.

3️⃣ 기초 여건(Fundamentals) 🔬

뿐만 아니라, AI는 기후변화에 대한 연구 및 교육을 지원해 감축, 적응·탄력성을 강화하고 확대할 수 있습니다. 기후모델링을 통해 정확도를 높이고 연구를 가속해 탄소발자국을 추정하고, 기후친화구매를 소비자에게 권장할 수도 있습니다.

아울러 탄소가격예측, 기후활동 비용 추정치 개선 등 기후금융 데이터 개선에도 기여합니다.

5가지로 정리한 AI 활용법 제시해 🖐️

보고서는 또한 AI 활용법을 크게 5가지로 정리해 제시했습니다. ▲데이터 수집, 완료·처리 ▲계획·의사결정 강화 ▲프로세스 최적화 ▲협업 생태계 지원 ▲기후긍정적 행동 장려 등인데요.

보고서는 이어 블랙카본*, 메탄, 수소불화탄소(HFCs) 등 단기수명가스(SLCPs)**의 신속한 감소에 AI 기술이 사용된 사례를 소개했습니다.

여기에는 머신러닝 알고리즘을 통해 석유 및 가스 시추에서 무색무취의 메탄이 배출되기 전 누출량을 예측한 비디오가스넷(VideoGasNet) 프로젝트, AI로 비료 사용을 최적화해 아산화질소 배출을 감소에 도움을 준 chemPEGS 센서 등이 있습니다.

*블랙카본: 석유·석탄 등 화석연료나 나무 등이 불완전 연소해서 생기는 그을음 등 고형 입자 형태로 배출되는 탄소. 대기 중 열을 흡수하고 지구의 태양 빛 반사를 줄여 온난화에 영향을 준다.

**단기수명가스(SLCPs·short-lived climate pollutants): 대기 중에 단기간 머무르는 오염가스로, 보건 및 농업, 생태계에 부정적 영향을 끼친다.

기후대응을 돕는 AI 솔루션, 활성화 위해선 무엇이 필요할까? 🤔

AI연합은 보고서를 통해 현재 배출량 측정 분야와 자연에서의 탄소흡수원 모니터링 등 일부 영역에서는 AI 솔루션이 잘 갖춰졌다고 밝혔습니다. 보고서는 크게 3가지 사례를 들었는데요.

• 기후트레이스(Climate TRACE) 🛰️: AI와 머신러닝을 통해 탄소배출량을 실시간으로 추적하는 다국적 연합입니다. AI와 위성이미지를 결합해 세계 온실가스 배출량을 정확하게 추적해냅니다.
• CO2 AI 플랫폼 💽: BCG가 운영하는 플랫폼인데요. 기업의 대규모 배출량을 측정·시뮬레이션·추적할 수 있도록 지원합니다.
• 파차마(Pachama) 🌲: AI와 위성 이미지를 결합해 산림에 저장된 탄소를 측정·모니터링하는 미국 스타트업입니다. 해당 기술을 통해 고품질 탄소배출권을 식별하는 곳으로 알려졌습니다.

그러나 보고서는 현재 AI 관련 기후솔루션이 흩어져있단 점을 꼬집었습니다. 관련 재원이 부족할뿐더러, 접근성도 떨어진다고 보고서는 지적했는데요.

보고서 발간에 앞서 지난 5월 BCG가 주도한 설문조사 결과, 기후대응에서의 AI 역할에 대한 인식과 실행 간의 격차가 있단 점도 발견됐습니다.

전 세계 기후·AI 산업 리더 1,000명을 대상으로 설문을 진행한 과, 응답자의 87%는 기후대응에 AI가 유용한 도구라고 밝혔습니다. 동시에 응답자 70%가량은 ▲불충분한 전문성 ▲제한된 활용성 ▲자신감 부족 등으로 인해 AI 활용에 어려움을 겪는다고 답했습니다.

이에 보고서는 민관 파트너십, 교육 같은 역량 구축을 비롯해 리소스 및 네트워크 구축, 자본투자의 필요성을 강조했습니다. 책임 있는 AI 접근법 등 AI 실무자의 자신감과 신뢰 형성도 필요하다고 보고서는 덧붙였는데요.

보고서는 마지막으로 “AI는 솔루션 자체가 아니라 리더와 시민들이 기후문제를 해결하는 방법을 찾는데 정보에 입각한 판단을 내릴 수 있도록 돕는 도구”란 점을 강조했습니다.

AI연합, “기후AI 솔루션 추진할 팀 여기여기 붙어라!” 👍

보고서는 AI 기후솔루션 구현에 장애물이 여전히 많지만 AI 잠재력을 달성할 수 있도록 관련 업계 종사자들이 나서야 함을 강조합니다. 이에 AI연합의 기후 AI 솔루션 지원 프로젝트에 참여할 것을 독려했는데요.

이 프로젝트의 목표는 “유망한 혁신을 위한 솔루션”을 발굴하는 것. AI연합은 프로젝트를 통해 전 세계적으로 최고의 AI 기후솔루션을 찾아 채택하고 이를 확장하겠다고 밝혔는데요.

선정된 팀에게는 네트워킹 기회와 비즈니스 및 기술 지원 등이 제공되며, 프로젝트 지원은 오는 10월 15일(현지시각) 마감될 예정입니다.