[해외 DS] AI는 기후 변화에 어떻게 대응하고, 기후 변화는 AI에 어떤 영향을 줄까?

극심해지는 기후변화, AI가 해결책이 될 수 있나 ‘기후 AI’, 기후 변화에 둔감한 인류에게 경각심 줄 수 있어 인공지능, 이질적이고 복잡한 데이터를 해석 가능하게 바꿔 기후 변화 대응 돕는다

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[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (MDSA R&D)에서 영어 원문 공개 조건으로 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

2021년 8월 7일 촬영된 터키 무글라 지역의 항공 사진. 사진의 북쪽 지역은 수십 년 만에 발생한 화재로 폐허가 됐다./사진=Yasin Akgul/AFP via Getty Images

지난 2022년 4월 4일 UN의 ‘기후 변화 관련 정부 간 협의’에서 나온 결론은 ‘지금이 유일한 기회다’였습니다. UN 사무총장 안토니우 구테흐스(Antonio Guterres)는 “우리는 지금 살 수 없는 세상을 향해 확실히 달려가고 있다”고 말했습니다. 지구의 기온 상승 허용 범위인 1.5도를 훌쩍 뛰어넘어 기온이 상승할 가능성은 언제든지 존재합니다. 만약 10년 안에 현재 온실가스 대기 배출량의 43%를 줄이지 못한다면, 지구 온난화는 더욱 가속화될 것입니다.

일부 연구자들은 지구 온난화 및 기후 변화에 대한 해결책을 인공지능으로 찾으려 하고 있습니다. 흥미로운 부분인데요, 일반적으로 ‘기술’은 환경에 위협을 주는 존재로 인식되기 때문입니다. 환경 전문가들은 이러한 시도가 어떤 결과를 낳을지, AI가 기후 변화라는 범지구적 위기를 해결하는 혁신을 가져올 수 있을지를 기대하고 있습니다. 즉 ‘기후 AI(Climate AI)’는 물리적 생태계 및 기술 생태계의 게임 체인저가 될지도 모릅니다.

‘기후 AI’라는 개념은 글로벌 AI 파트너십(Global Partnership on Artificial Intelligence)이 펴낸 보고서에 포함됐고, 지난 11월에는 COP26 기후 정상 회담에서 제창되었습니다. 15명의 공저자, 연구자들, 그리고 12개국 출신의 기후활동가들은 “(우리는) 인종 및 성별 불평등을 반영하는 인공지능을 경계해야 하지만, AI는 우리가 무시할 수 없는 방식으로 기후 예측 및 대응에서 중요한 역할을 하기도 한다”라고 입을 모아 말했습니다.

젊은 연구자들이 설립한 플랫폼 ‘This Climate Does Not Exist’도 눈여겨볼 만합니다. 이들은 머신 러닝 알고리즘으로 홍수나 산불 같은 자연재해의 딥 페이크 영상을 만들었는데, 그 수준이 현실과 구분하기 힘들 정도라 영상을 보는 이에게 깊은 인상을 남깁니다.

캐나다 퀘벡 인공지능 연구소(Quebec Artificial Intelligence Institute)의 수석 연구원 사샤 루치오니(Sasha Luccioni)는 “우리는 기후 재해가 우리와 직접적으로 관련될 때 위기의식을 갖게 됩니다.”라고 설명하며 “딥 페이크 영상에서 자기 집이 물에 잠기는 것을 본 이들은 기후 변화에 경각심을 갖게 되죠.”라고 덧붙였습니다.

‘This Climate Does Not Exist’는 ‘유해’한 기술이 대중의 관심을 환경으로 돌리는 데 이용된 좋은 예시입니다. AI로 기후 변화에 대한 인류의 경각심을 촉구할 수 있음을 증명한 것입니다.

한편, 환경운동의 두 선두 주자 마이크로소프트와 NASA는 ‘기후 AI’가 힘을 발휘하기 위해선 참여 민주주의와 지역에 대한 이해도가 높은 환경운동가 네트워크가 필요하다고 말했습니다.

현재 마이크로소프트는 ‘지구를 위한 AI(AI for Earth)’ 프로그램의 핵심 요소인 행성 컴퓨터를 개발하고 있습니다. 이는 지난 2019년 마이크로소프트의 최고 환경 책임자 루카스 조파(Lucas Joppa)의 제안으로 시작됐는데, 기후 관련 의사 결정을 촉구하고 ‘환경 재앙’을 피하기 위한 지리 공간 검색 엔진으로 작동하도록 만들어졌습니다. NASA, NOAA 및 유럽 우주국(European Space Agency)의 데이터뿐 아니라 영국 기상청과 중국 기상청, 중국 과학 아카데미 산하의 대기 물리학 연구소의 제휴를 통해 수집된 데이터가 활용됩니다.

하지만 이렇게 많은 최첨단 데이터가 있어도 충분하진 않습니다. 2020년 마이크로소프트 회장 브래드 스미스(Brad Smith)는 블로그를 통해 “행성 컴퓨터에는 37가지 언어를 지원하는 아마추어 생태학자들의 모바일 플랫폼 앱 아이내츄럴리스트(iNaturalist)처럼, 다양한 곳에서 수집되는 데이터를 하나로 묶어주는 활발한 크라우드 소싱 네트워크가 절실히 필요하다”라고 전했습니다. 또한 “행성 컴퓨터는 너무나도 복잡하기에 기업 혼자서 만들 수 없다”라며 이용자의 적극적인 참여를 강조했습니다.

최근 NASA와 유럽 우주국이 공동으로 개발한 오픈 소스 프로젝트 ‘다중 미션 알고리즘 및 분석 플랫폼(Multi-Mission Algorithm and Analysis Platform)’은 마이크로소프트의 고충을 해결할 수 있을 듯합니다. 이 플랫폼은 기후 변화 모니터링에 필수적인 숲에 대한 데이터를 수집하고 재구성해 해석할 수 있게 만듭니다. 프로젝트 관계자는 “지역마다 숲의 유형이 다르고, 데이터 역시 위성, 국제 우주 정거장 등 다양한 지역에서 수집되기 때문에 이질적인 데이터를 하나로 묶어주는 AI의 역할이 중요하다”고 전했습니다.

NASA와 유럽 우주국은 행성 데이터에 대한 일률적인 측정 기준을 강요하지 않고, 연구 커뮤니티의 다양성을 존중하고, 연구자 각자의 언어와 방법론을 존중합니다. 하지만 클라우드 기반 AI 플랫폼은 분석적으로 통합해 모든 연구자가 데이터를 이해할 수 있도록 하죠. 그리고 이 ‘입력 친화적’인 AI 플랫폼은 연구자들이 함께 알고리즘과 코드를 개발해 프로젝트의 요구 사항을 충족할 수 있도록 돕기도 합니다. 즉 클라우드 기반 AI 플랫폼은 환경 데이터에 관심이 있는 모든 사람이 프로젝트에 참여할 수 있도록 하는 오작교가 됩니다.

기후 변화의 영향은 지역마다 다르기에 서로 다른 데이터를 통합하고 해석하여 지구 온난화에 대한 새로운 인사이트를 도출할 수 있는 클라우드 기반 AI 플랫폼의 의의는 매우 큽니다. 사실 전례 없는 위기를 해결할 수 있는 이러한 인공 지능 기술이 SNS 알고리즘, 얼굴인식 소프트웨어, 자율무기 시스템과 크게 다르지 않다는 것도 인상적인 부분이죠. 몇몇 전문가들은 기후 변화를 해결하는 미래가 기술적으로 실현 가능하다고 보고 있습니다. 우리의 역할은 이러한 기술의 잠재력을 최대한 끌어내는 것입니다.


The April 4, 2022 report from the U.N. Intergovernmental Panel on Climate Change makes it clear that it is “now or never” for the planet. We are “firmly on track toward an unlivable world,” U.N. Secretary-General Antonio Guterres said in releasing the report. There’s every chance that global temperatures will soar by 3 degrees Celsius, twice as much as the agreed-upon 1.5 C limit. Unless we take drastic steps and cut down emissions by 43 percent within this decade, the full force of this existential threat will be upon us.

In this context, it is interesting that some researchers have taken artificial intelligence—a technology often considered an existential threat in its own right–and tried to turn it into a vehicle for climate action. Since I’m writing a book on nonhuman actors in the 21st century, I have a more-than-passing interest in how these experiments turn out and what they say about our collective future. Could it be that climate change is the catalyst that transforms AI, challenging it to be more crisis-responsive, more focused on innovations addressing large-scale hazards? Such technology could be just what we need at this juncture. It could generate emergency action very different from the profit-driven, bias-amplifying and misinformation-spreading algorithmic regime we are familiar with. Giving much larger play to input from the field, from networks of engaged participants, this “climate AI” could be a game changer in the tech ecosystem, as in the physical ecosystems now facing their worst risks.

This new ethos was reflected in a report written by the Global Partnership on Artificial Intelligence and presented at the COP26 climate summit last November. The 15 co-authors, researchers and activists from 12 countries, argue that while we need to be vigilant about racial and gender biases and the tendency of big data to perpetuate inequities, AI can nonetheless play a key role in prediction, mitigation, and adaptation, in ways we can’t afford to ignore.

Take the visualization platform This Climate Does Not Exist, timed to coincide with the COP26 report. Built by motivated young researchers, this project demonstrates that a harmful technology can be repurposed to make climate change personal, visceral and unforgettable for the general public. Using the same machine learning algorithm that swaps visual and audio data to produce fabricated, hyperrealistic videos called deepfakes, it generates similarly real-looking views of floods or wildfires for any street address.

We have become “a bit blasé” about climate disasters when they happen to strangers, says lead researcher Sasha Luccioni, a postdoc at the Quebec Artificial Intelligence Institute. Seeing our own houses standing in several feet of water makes us take notice.

While the full impact of This Climate Does Not Exist remains to be seen, what seems clear is that AI is phenomenally adaptive, able to pivot to entirely different demands under crisis conditions. It’s most innovative coming from practitioners galvanized by fast-approaching disasters. Two other initiatives, from Microsoft and NASA, make clear that to fulfill ambitious climate goals, AI needs a participatory democracy, networks of on-site innovators deeply knowledgeable about their locales and acting urgently for just that reason.

Microsoft is building a planetary computer as the centerpiece of its AI for Earth program. First proposed in 2019 by the company’s chief environmental officer Lucas Joppa, it is designed to work as a geospatial search engine to expedite climate decision-making and “avert environmental disaster.” Toward that end, it aggregates data from NASA, NOAA and the European Space Agency, as well as data collected through the partnership between the U.K. Met Office, the Chinese Meteorological Administration and the Institute of Atmospheric Physics in the Chinese Academy of Sciences.

But state-of-the-art data sets alone aren’t enough. In a 2020 blog post, Microsoft president Brad Smith wrote that the planetary computer needs active input from the crowdsourced networks receiving grants from his company, such as iNaturalist, a mobile app platform for amateur ecologists to upload and share biodiversity information, now available in 37 languages. The “planetary computer is incredibly complex,” he stated, “and we cannot build it alone” without “the work and demands of our grantees.” To make a difference to at-risk ecosystems, AI needs engaged communities as much as multinational datasets.

The recently announced Multi-Mission Algorithm and Analysis Platform, jointly developed by NASA and the European Space Agency, is emphatic on this same point. The open-source project will begin by collecting data on the biomass of forests, crucial to monitoring climate change as forests absorb carbon when they flourish, and release carbon when they burn and die. Since forest types vary greatly from region to region, and since the data will be coming from a variety of sources, “including satellite instruments, the International Space Station, and airborne and ground campaigns,” the job for AI is to combine these heterogeneous data sets and make them “interoperable.”

Rather than imposing a single, supposedly universal, metric across the planet, the input protocol from NASA and ESA allows research communities to remain diverse, sticking with their own languages and methods. The cloud-based AI platform then integrates the data analytically to make it sharable for everyone. Even more ambitiously, this input-friendly architecture also encourages researchers to “collaboratively develop algorithms and codes” to meet project-specific needs. These new algorithms will go into an open-access code repository. The program is designed throughout to minimize barriers to participation and make sure that anyone interested in environmental data can pitch in, turning this platform into a vehicle for on-the-ground vigilance and inventiveness.

Because climate change affects each location differently, AI innovations here rest on broad-based input as an empirical foundation that motivates, validates and diversifies. This subset of artificial intelligence, turning an unprecedented crisis into grounds for solidarity, couldn’t be more different from social media algorithms, facial recognition software and autonomous weapon systems. The U.N. report notes that the path to a noncatastrophic future is technologically feasible. “Climate AI” could be a key part of that equation. It’s up to us to make the most of it.

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