기후 변화는 오늘날 세계가 직면한 가장 중요한 문제 중 하나이다. 사람들이 AI와 싸우기 위해 가장 파괴적인 기술 중 하나인 AI를 사용한다는 것은 이치에 맞는다.

연구원, 기업 및 정부는 모두 기후 변화에 맞서 싸우기 위해 AI를 광범위하게 적용했다. 그러나 이것이 몇 가지 인상적인 결과를 보여 주었지만 환경적 단점도 분명해졌다. 기후 변화에 대처하기 위해 AI를 사용할 때의 이점과 단점에 대해 자세히 살펴보겠다.

AI로 기후 변화에 대처할 때의 이점

전 세계는 기후 중심 AI에 수억 달러를 투자했다. 비교적 새로운 기술임에도 불구하고 이러한 기술은 이미 상당한 개선을 이루었으며 그 잠재력은 훨씬 더 뛰어나다. 다음은 지속 가능성에서 AI가 제공하는 몇 가지 주요 이점이다.

1. 정확한 기후 예측

효과적인 지속 가능성을 위한 노력은 환경과 환경이 어떻게 변화하고 있는지에 대한 이해가 필요하다. AI 연구 도구가 이를 제공할 수 있다. 고급 데이터 분석 엔진은 다양한 생태계와 다양한 변경 사항이 생태계에 미치는 영향에 대한 통찰력을 제공할 수 있다.

연구원들은 AI를 사용하여 오염원을 특성화하고, 오염 물질에 대한 노출을 추정하고, 독성 수준을 예측하는 등의 작업을 수행한다. 이 정보는 환경과 다양한 요인의 변화에 따라 환경이 어떻게 변할 수 있는지에 대한 보다 심층적인 그림을 제공한다. 기업은 이 정보를 사용하여 보다 친환경적인 선택을 할 수 있으며 정부는 정보에 입각한 입법 결정을 내리는 데 사용할 수 있다.

AI 예측은 지속 가능성 이니셔티브가 환경에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 보여줄 수 있다. 그러면 글로벌 에이전시는 필요에 따라 목표를 조정할 수 있다.

2. 탄소 발자국을 줄이는 방법 공개

마찬가지로 AI 기반 통찰력은 사람들이 탄소 발자국을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 일부 배출원은 분명하지만 특히 간접 배출원을 고려할 때 회사 생산량의 전체 규모를 파악하기 어려울 수 있다. AI는 이러한 요소의 안과 밖을 드러내고 효과적인 변화를 제안할 수 있다.

AI 알고리즘은 회사의 모든 직간접적인 배출원을 분석하고 규모와 변화 가능성에 따라 분류할 수 있다. 그런 다음 이들 기업은 차량에 전기를 공급하거나 재생 에너지를 사용하는 것과 같이 탄소 발자국을 줄이는 것에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있다. 일부 연구에서는 이와 같은 AI를 사용하면 2030년까지 5.3기가톤의 배출량을 줄일 수 있다고 제안한다.

소규모 개선도 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 일부 물류 회사는 AI를 사용하여 배달 트럭이 이동하는 경로를 최적화한다. 결과적으로 이동 거리가 줄어들어 운송 관련 배출량이 줄어든다.

3. 재생 에너지 최적화

AI는 또한 재생 가능한 에너지원을 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있다. 풍력과 태양열은 유해한 배출물을 생성하지 않지만 24시간 내내 전력을 생성하지 않으며 에너지 저장이 복잡하다. 미국과 함께 전력 소비도 증가하고 있다. 2020년에는 1950년보다 13배 더 많은 전력을 소비하고 더 많은 복잡성을 가중시킨다. AI가 도움이 될 수 있다.

AI 기반 스마트 그리드는 재생 가능 에너지의 실시간 에너지 생성과 인근 건물의 수요를 분석할 수 있다. 그런 다음 에너지 낭비를 최소화하면서 다양한 전력 요구 사항을 충족하면서 다양한 수준의 전기를 다른 지역으로 보낼 수 있다. 그렇게 하면 재생 에너지가 더 안정적으로 전력을 공급할 수 있다.

지능형 알고리즘은 또한 다양한 요인을 분석하여 새로운 태양열 또는 풍력 발전 단지를 위한 이상적인 위치를 찾을 수 있다. 이러한 통찰력은 최소한의 인프라로 가능한 한 많은 재생 에너지를 제공하여 재료 비용과 서식지 파괴를 줄이는 데 도움이 될 수 있다.

AI를 사용하여 기후 변화에 맞서는 것의 단점

AI는 기후 변화와 싸우는 데 도움이 될 수 있지만 몇 가지 우려 사항을 수반한다. 환경에 대한 AI의 가장 중요한 단점은 다음과 같다.

1.에너지 소비

AI를 사용하여 환경을 보호할 때의 가장 큰 주의 사항은 이 기술의 막대한 에너지 요구 사항이다. 연구에 따르면 하나의 머신러닝 모델을 훈련하면 626,000파운드 이상의 탄소 배출량을 배출할 수 있으며 이는 자동차 5대의 평생 출력과 맞먹는 수준이다.

AI 알고리즘에서 찾을 수 있는 고급 계산을 실행하려면 광범위한 컴퓨팅 인프라가 필요하다. 이러한 컴퓨터는 많은 에너지를 소비하며 오늘날 대부분의 전기는 화석 연료에서 나온다. 결과적으로 AI를 더 많이 사용하면 더 많은 유해한 방출이 발생하는 경우가 많다.

재생 에너지로 전환하면 이 문제를 해결하는 데 도움이 되지만 시간이 걸린다. 일부 전문가들은 AI 사용이 증가하면서 그 동안 화석 연료에 대한 수요가 증가하여 긍정적인 변화에 대응할 것이라고 우려한다.

2. 희토류 금속에 대한 의존도

AI 프로세스를 지원하는 데이터 센터는 환경 파괴적인 채굴 활동에도 기여한다. 컴퓨터 하드웨어에는 희토류 금속이 필요하며 이를 채굴하는 것은 환경에 피해를 준다.

채굴된 희토류 1톤은 또한 12,000입방미터의 폐가스, 75입방미터의 폐수 및 1톤의 방사성 물질을 생성한다. 이 폐기물, 특히 방사성 잔류물은 주변 생태계로 스며들어 야생 동물과 수원을 위협할 수 있다. 광산 장비는 또한 일반적으로 배출 가스를 생성하는 디젤 엔진에 의존한다.

AI가 진정으로 친환경적이라면 세계는 희토류 채굴 문제를 해결해야 한다. 이는 대체 재료를 찾거나 보다 지속 가능한 프로세스를 마련하는 것을 의미한다.

AI는 환경과 복잡한 관계를 가지고 있다.

AI는 기후 변화에 맞서 싸우는 인류 최고의 도구 중 하나일 수 있지만, 그 자체로 상당한 발자국을 남기기도 한다. 연구원과 조직은 이 기술을 최대한 활용하기 위해 이 복잡한 관계를 해결해야 한다. AI는 세계를 보다 지속 가능한 미래로 이끌 수 있지만 에너지와 자원 요구 사항이 변경되는 경우에만 가능하다.