AI 머신러닝, 미래 환경문제 예측

강유진 기자 | eco@ecomedia.co.kr | 입력 2020-02-03 12:08:40
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[환경미디어= 강유진 기자] 천재들의 놀이라는 바둑판 위에서 알파고가 승리했다. 전 세계에 놀라운 충격을 안긴 이세돌 9단과 알파고의 대결은 인공지능 AI(Artificial Intelligence)의 능력을 단적으로 보여주는 예였다.

 

AI가 가진 학습능력, 다시 말해 ‘머신러닝(Machine Learing)’기술은 일정량의 데이터를 입력시키면 이를 바탕으로 기계가 스스로 학습하고 분석해 판단·예측까지도 가능하게 하는 능력이다. 이러한 머신러닝이 환경문제를 다루는데 유용한 방안으로 주목받고 있다.  

 

환경문제를 해결하기 위해서는 지하수, 기후변화, 동식물의 이주와 분포 등 지구환경의 다양한 구조, 체계, 현상을 분석하는 것이 중요한데 AI 머신러닝 능력을 이용해 인간이 처리할 수 있는 것보다 많은 양의 데이터를 보다 빠르고 오랜 시간 동안 처리할 수 있기 때문이다.  

 

한 예로 미국 코넬 대학의 카를라 고메스 교수팀은 AI 머신러닝을 이용해 멸종위기에 처한 새들을 보호할 수 있게 됐다. 머신러닝의 핵심은 데이터다. 많은 양의 데이터를 이용해 분석한 후 궁극적으로 미래에 일어날 상황을 예측하는 것이 목적이다. 이들은 조류 데이터를 수집하기 위해 시민들의 힘을 빌렸다. ‘eBird’라는 어플리케이션을 개발하여 일반 시민들로부터 동네에서 보이는 새들을 관찰한 기록을 수집하였다. 시민 30만 명이 총 3억 회 이상의 관찰기록을 남겼고, 이를 분석해 각종 새의 행동 패턴을 파악했으며, 멸종위기에 처한 조류를 보호할 수 있었다.


까다로운 동물 서식지 파악도 문제없어
AI를 이용한 환경 보호는 2017년 ‘마이크로소프트’에서 ‘지구환경 AI 프로젝트(AI for Earth)’를 발표하면서 크게 주목을 받았다. 글로벌 환경문제를 해결하기 위한 AI를 개발하는 프로젝트로 5년간 543억 원을 투자하겠다고 밝힌 것이다. 또한 마이크로소프트는 자체 기술뿐 아니라 AI 기술을 활용해 환경문제를 해결하고자 하는 단체에게 클라우드 서비스, AI 툴 및 플랫폼, 기술교육 세션 등을 지원할 것이라고 약속했다.

대표적으로 펭귄 개체 수 관리 프로젝트가 있다. 지구온난화로 펭귄의 서식지가 위협받기 시작했다. 하지만 펭귄 서식지는 멀리 떨어져 있어서 개체 수 추적이 매우 까다로웠다. 이에 스토니브룩 대학의 생태학과 부교수 ‘헤더 린치’는 지구환경 AI 프로젝트에 참여해 마이크로소프트로부터 클라우드 및 AI 기술을 지원받았다. 헤더 린치 부교수는 위성사진을 통해 펭귄의 배설물을 추적하고 이렇게 얻은 데이터를 AI 알고리즘을 통해 처리해 펭귄의 개체 수를 예측하고 있다. 또한 각 펭귄 종을 분류하고 분석하는 알고리즘을 개발해, 보다 손쉽게 개체 수를 관리하는 기술을 지원받고 있다고 한다.  

 

이밖에도 콩고에 위치한 누아발레-느도키 국립공원에서는 코끼리 울음소리로 생사를 확인하고 서식지를 추적하는 소머즈 AI를 개발했다. 시끄러운 열대 우림에서 다양한 소리를 수집하여 이 중 코끼리 소리만을 AI 머신러닝 기술을 통해 식별해 내어 코끼리 개체수를 파악하고 서식지를 추적하는 데 사용된다. 또 인도에서는 도시에 출몰하는 원숭이를 파악하고 효과적으로 해결하기 위해 마이크로소프트의 AI 기술을 이용한 프로젝트를 진행 중이다.  

 

뿐만 아니라 마이크로소프트는 지속가능 농업을 위한 AI 팜비츠 프로젝트를 시작했다. 농장에 토양의 온도와 습도를 측정하는 수십 개의 센서들과 저가의 헬륨풍선에 공중 카레라, 자동 운전 드론 등을 설치, 농장 곳곳을 실시간으로 살펴보며 관리할 수 있는 환경을 조성했다. 이러한 장치들을 통해 수집된 데이터들은 머신러닝을 통해 처리되며 앞으로 농장에 일어날 상황을 예측해 궁극적으로 효율을 높이면서도 자원을 절약하는 목적을 위해 사용된다.

24시간 감시하는 눈
AI 기술은 인간이 감시하지 못하는 곳까지 들여다보고 차이를 발견한다. 빅데이터 스타트업인 ‘오비탈 인사이트’에서는 인공위성으로 삼림지역의 사진을 찍고 불법 벌목 신호를 감지하여 관련 기관에 즉시 알리는 ‘불법 삼림 벌목 방지 기술’을 개발했다. 인공위성이 촬영한 수백만 장의 위성사진을 세세하게 분석하는 매크로스코프 기술을 활용했다고 한다.  

 

‘보쉬’도 AI를 이용한 에너지 소비 변화를 살폈다. 2020 CES에서 '유익한 AI, 함께 구축하는 신뢰'라는 슬로건을 바탕으로 국제우주정거장을 위한 예방 정비 어플리케이션, 자동차 인테리어 모니터링 시스템, 의료 진단을 위한 스마트 플랫폼 등을 소개했는데, 이 과정에서 2020년 말까지 세계 400개 사업장에서 탄소 중립을 이룰 예정이며 개발·생산·관리에 이르는 전 과정에서 더 이상 탄소 발자국을 남기지 않을 것이라고 말했다. 여기서도 AI의 역할이 중요하다. 각 사업장의 에너지 플랫폼은 지능형 알고리즘을 사용해 에너지 소비의 변화를 인지해 소비 감축을 이룰 수 있도록 유도하는 것이다. 이를 통해 지난 2년 동안 몇 개의 공장은 이산화탄소 배출량을 10% 이상 감축했다.


AI 이용해 엘니뇨 예측
국내 사정은 어떨까. 지난해 전남대 함유근 지구환경과학부 교수팀은 직접 개발한 AI를 이용해 엘니뇨 예측 기간을 기존 1년 미만에서 1년 반까지 늘렸다. 엘니뇨의 발생과 소멸은 2년가량 걸리는데 기존 엘니뇨 예측 기법은 1년 단위 예측만 가능해 예측 가치가 떨어졌다.


이에 함유근 교수팀에서 AI를 활용해 엘니뇨 예측 기간을 6개월 이상 늘리는 데 성공한 것이다. 연구팀은 사람의 시신경을 모방한 기계학습 방법을 활용했다. 사람이 사물의 형태만 보고도 금방 특징을 파악하듯 AI가 학습을 통해 원하는 형태의 물건을 찾도록 했다. 함 교수는 AI에 해수면 온도와 바닷물의 열량 정보를 집어넣어 학습시켰다. 과거 자료를 철저하게 학습한 AI는 현재 해수면 온도와 열량만 보고 엘니뇨 징후를 발견할 수 있었다. 함 교수는 AI 개발 단계에서 구글 텐서플로우를 통해 도움을 받았다.


텐서플로우(TensorFlow)는 구글 제품에 사용되는 머신러닝을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. 즉 데이터만 있으면 인공지능을 구현할 수 있도록 만든 뼈대인데 구글이 이를 무료로 제공하고 있다. 텐서플로우 오픈소스를 통해 더 많은 머신러닝 프로젝트가 진행될 것으로 내다보고 있다.


인류가 당면한 환경문제를 AI로 어디까지 풀어낼 수 있을까. AI 머신러닝 기술에 전 세계가 주목하고 있다.

 

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