에너지 문제 불구하고 지속가능성 사업의 인공지능 수용

인공지능에 사용되는 대규모 데이터 센터의 엄청난 에너지 수요에 대한 우려가 있음에도 인공지능을 오히려 기후 변화에 대응하기 위한 도구로서 활용하려는 움직임 또한 활발해지고 있습니다.

정책 입안자, 지속가능성 전문가, 컨설턴트들이 Climate Week 뉴욕에서 이 문제에 대해 발언하는 것에 따르면 인공지능은 이전보다 훨씬 더 정확하게 기후 위험과 배출량 감소 우선순위를 파악합니다. 2030년까지 인공지능과 관련된 인프라, 서비스 및 분석 분야의 글로벌 매출은 15조 7,000억 달러에 달할 것으로 PwC의 연구에 따르면 예측됩니다.

맥킨지는 인공지능이 다양한 과제를 해결할 수 있는 능력이 있으며 이것을 긍정적인 것으로 바꿀 수 있는 기회가 지속가능성, 기후 변화 부문에 있다고 봅니다.

예를 들어, 섬나라 피지는 인공지능과 자유롭게 이용할 수 있는 지리 공간 데이터를 사용하여 12개월 이내에 해수면 상승으로부터 지역사회를 보호하기 위한 자연 방파제 시스템에 대한 자금을 확보했다고 합니다. 이러한 것을 보면 인공지능이 우리의 구체적인 생활 부문에서 새로운 장을 쓸 수 있는 기술 변화의 정점에 서 있다라고 할 것입니다.

750개 이상의 기후 인공지능 스타트업
칩 제조업체인 엔비디아는 아마존 웹 서비스, 구글, 마이크로소프트와 긴밀히 협력하여 인공지능 기술 인프라를 구축하고 있으며, 농업, 탄소 포집, 청정 에너지 개발, 날씨 및 기후 위험 모델링, 폐기물 관리 및 기타 애플리케이션을 해결하기 위해 인공지능을 사용하는 750개 이상의 스타트업을 지원하고 있습니다. 이 프로그램은 2023년에 시작되었습니다.

이러한 벤처 중 하나는 우주 기반 레이더를 사용하여 Ford, Google, JetBlue, Microsoft, Uber와 같은 고객에게 예측 기후 분석 및 관련 데이터를 제공하는 Tomorrow.io 입니다.

기업 지속가능성 부서를 위한 실용적 애플리케이션
Salesforce는 적어도 6년 전부터 인공지능을 사용하여 탄소배출량 공개를 위한 데이터를 수집하기 시작했으며, 이 애플리케이션을 2020년에 도입한 넷 제로 클라우드의 기반으로 만들었습니다. 인공지능은 이러한 계산의 오차 범위를 훨씬 줄였으며, 이는 EU의 기업 지속가능성 보고 지침을 준비하는 기업의 주요 고려 사항이 되었습니다.

Salesforce는 이 기술이 환경에 미치는 영향에 대한 우려가 커지자 얼마전 인공지능에 대한 기업 로비 정책을 발표했습니다. Salesforce는 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 되는 인공지능 기술의 학습 모델의 크기와 범위를 신중하게 제한하고 있다고 합니다.

현재 데이터 센터는 항공산업과 유사하게 전 세계 탄소배출량의 약 2%를 차지하고 있습니다. 업계는 오늘날 청정 전력이 제한되는 지역에서 재생 에너지를 선택하여 인공지능 모델에 전력을 공급함으로써 데이터를 구별하며 이를 통해 그렇지 못한 데이터의 성장을 제한할 수 있다고 합니다.

Climate Week에 공개된 세 가지 인공지능 기반 애플리케이션은 다음과 같습니다.

 

• 헬스케어 기술 기업 필립스는 인공지능을 사용하여 지속가능성 업무의 주요 부분인 Scope 3 탄소배출량 감축을 위해 적합한 공급업체의 우선순위를 정하는 것을 효율적으로 수행합니다. 이를 위해 특정 탄소배출량 요인과 위험을 선별하는 모델을 통해 수천 개의 데이터 포인트를 분석했습니다.
• 세계 최대 전기 자동차 회사인 Tesla는 Climate Trace를 통해 활성화된 인공지능을 사용합니다. 이 회사의 인공지능은 발전소, 제철소, 선박, 정유소, 비료 애플리케이션, 산림전용, 산불 등 3억 5,200만 개 이상의 데이터를 포함합니다. Tesla는 이 정보를 사용하여 특정 지역에서 사용되는 에너지를 기반으로 공급업체 위치를 전환할 수 있습니다
• 로레알의 연구 및 혁신 조직은 전문가, 데이터베이스, 인공지능을 통해 향수 및 퍼스널 케어 제품에 사용되는 원료와 관련된 탄소배출량을 평가합니다. 이 회사는 300개의 식물 공급원에서 2,000개 이상의 원료를 공급합니다. 물 자원 영향, 생물 다양성 영향, 농업 관행 및 기타 기후 및 자연 지표에 대해 지속적으로 면밀히 조사한다고 합니다

 

이러한 애플리케이션의 공통 주제는 다른 애플리케이션보다 더 높은 정확도로 자동화된 의사결정입니다.