최첨단 기술을 달리고 있는 인공지능, 최근 사회문제로 대두 되고 있는 기후변화, 그리고 Microsoft라는 키워드가 어떻게 조합이 되는 지 살펴 볼까요.
기후변화와 인공지능
최근에, 텍사스에 30년의 한파가 닥쳐서 60명 넘게 사망하고, 바이든 대통령은 텍사스를 "중대 재난 지역"으로 지정했습니다.
사막에서 설원으로
이러한 기후변화가 남의 일만은 아니죠. 코로나로 인해 잠시 잊고 있었지만, 지난 장마철 기억나시나요?
지난 여름 50일 연속되는 장마에 한강 공원이 침수, 폐쇄되고 공원은 막대한 재산피해를 입었습니다.
올 여름 장마로 침수한 한강을 기억하시나요?
이러한 급격한 변화가 일어나고 있는 세상 속에 Microsoft 는 지난 2016년 AI for Earth 라는 프로젝트를 시작했습니다.
저는 데이터분석, 머신러닝을 공부했고, 현재 업무에 활용하는 입장에서, 새로운 알고리즘을 적용하여 예측력을 높이는 등 비즈니스 관점에서만 바라봤었는데, AI 와 Earth 라니. 처음에 듣고 나는 왜 이런 생각을 못했을까? 라는 생각이 들었습니다. 좀 신선한 충격이었어요.
사실, 2021년 현재 AI는 눈에 보이지 않는 곳 우리 생활 곳곳이 침투해 있습니다.
쿠팡, 마켓컬리 같은 온라인 쇼핑몰은 상품별로 향후 주문량을 예측해서 재고 준비를 합니다. 유튜브는 나에게 적합한 동영상을 추천해 주고, 현대자동차에 탑재된 주행보조 장치는 앞차와의 간격을 유지해 주죠. Google Photo에 사진을 업로드 하면 사람들 얼굴을 인식해서 자동으로 분류해주고, 인공지능 스피커에 이야기를 하면 나의 목소리를 알아듣고 대답도 해주죠.
하지만, 여러분은 이런 AI 기술을 매일 사용하고, 접하면서도 환경보호에도 적용해 볼 수 있다는 생각을 해보셨나요??
2021년 기업의 화두는 ESG(Environment, Social , Governance) 입니다. Microsoft 역시 지난 16일 2030년까지 ‘탄소 배출 마이너스(－)’ 달성을 선언했습니다. Microsoft와 협력 업체가 배출한 탄소보다 더 많은 탄소를 없애겠다는 의미라고 합니다.
마이너스 탄소배출을 위해 다양한 활동들이 있지만(보다 자세한 활동은 링크 참조), Microsoft는 2017년 부터 AI for Earth 라는 프로젝트를 진행했는데요. Biodiversity ((균형 잡힌 환경을 위한) 생물의 다양성) 을 위해 AI 기술을 적용해 보자라는 게 최초 시작이었습니다.
지난 300년 동안 coral reef(산호초) 는 50% 감소, wetland(습지) 는 87% 감소했다고 하네요증가하는 멸종 위기 종들..
그래서 어떤 데이터를 수집하고, 어떻게 활용할 건데?
측정하지 않고서는 해결할 수 없다.
매일 인공위성에서 수집하는 이미지 데이터를 통해, 숲, 도시, 수로 등의 면적이 어떻게 변화하는지 확인할 수 있다고 합니다. 환경 보호가 중요한 지역은 우선순위를 정해 관리할 수도 있겠죠. 혹은 전세계 멸종위기 연구자들이 업로드한 이미지를 통해 데이터 수집을 할 수 있을 것이구요.
AI for Earth 는 현재 80개국 500개 기관과 협력하여 진행중이라고 하는 데요.
프로젝트를 같이 진행하는 기관 중 비영리 단체인 NatureServe 는 단체에서는 2600종의 멸종위기 종에 대한 정보를 제공한다고 합니다. 2600종의 분류를 위해 2테라바이트 정도의 데이터와 200 predictor layers (쉽게 말해서 연산이 많은 모델이라 생각하시면 됩니다)가 사용된다고 하는데, 이를 Microsoft Azure 를 기반으로 작업하는 것 같습니다.
또한, Microsoft와 US Forest Service, US Forest Foundation 과 같이 진행한 산불 예측 모델을 개발하였는데, 기존 모델 대비 8배 빠르고, 10% 더 정확했다고 하네요.
이처럼 Microsoft 는 분석할 수 있는 플랫폼을 제공하는 역할을 주로 하는 것 같은데요. Planetary Computer platform 이라는 용어를 사용하더라구요. 직역하면 "행성 컴퓨터" 인데, 용어를 참 웅장하게 이름 지은 것 같아요. 이처럼, 데이터만 제공하는 것이 아니라, 그 데이터를 활용해서 Insight를 추출할 수 있는 분석플랫폼까지 제공하는 것을 목표로 한다고 하는데요. 그래서 Spatial(공간) 데이터를 가장 잘 다루는 ESRI 와 깊은 파트너십을 맺고 있다고 합니다.
NatureServe와 ESRI가 작업했다는 Action map.
그 밖에도 다음과 같은 대표 프로젝트들이 있는데요.
The Ocean Cleanup
The Ocean Cleanup uses machine learning to identify plastic pollution in rivers and simulate how it moves in the ocean. These insights power passive cleanup systems to help remove plastic that impacts our ecosystems.
Ocean Cleanup은 기계 학습을 사용하여 강의 플라스틱 오염을 식별하고 그것이 바다에서 어떻게 움직이는 지 시뮬레이션합니다. 이러한 통찰력은 수동적 청소 시스템을 강화하여 생태계에 영향을 미치는 플라스틱을 제거하는 데 도움이됩니다. (by 구글 번역)
Zooniverse
Zooniverse engages people in science with crowd-based research projects. They use Microsoft Azure to store and organize data for projects across disciplines, including ecology, astronomy, zoology, medical research, arts, and humanities.
Zooniverse는 군중 기반 연구 프로젝트를 통해 과학 분야의 사람들을 참여시킵니다. 그들은 Microsoft Azure를 사용하여 생태학, 천문학, 동물학, 의학 연구, 예술 및 인문학을 포함한 여러 분야의 프로젝트에 대한 데이터를 저장하고 조직을 구성합니다. (by 구글 번역)
Zamba Cloud
Zamba Cloud uses Microsoft Azure to automatically identify animals in videos, making it easier, more affordable, and faster for researchers and conservationists to study camera trap footage.
Zamba Cloud는 Microsoft Azure를 사용하여 비디오에서 동물을 자동으로 식별하므로 연구원과 환경 보호 전문가가 카메라 트랩 푸티지를 연구하는 것이 더 쉽고 저렴하며 더 빨라집니다.(by 구글 번역)
BasinScout® Platform
The Freshwater Trust and Upstream Tech developed BasinScout® Platform to help identify the best places to improve groundwater and surface water quantity and quality.
Freshwater Trust 및 Upstream Tech는 지하수 및 지표수 양과 수질을 개선하기위한 최적의 장소를 식별하는 데 도움이되는 BasinScout® 플랫폼을 개발했습니다. (by 구글 번역)
정리하며
Microsoft의 사례를 보면서, 다시 한 번 느끼는 점은 "데이터가 없으면 개선할 수 없다" 라는 점과, 기술은 선과 악이 없고 어떻게 사용하느냐를 결정하는 것은 결국 인간이라는 점이었습니다. AI 알고리즘과, Cloud computing 이라는 기술이 비록 최초에는 인간의 단순 반복 업무를 줄여주고, 남아도는 자원을 효율적으로 분배해서 사용하자는 취지에서 시작했다면, 이제는 기후변화, Biodiversity, 쓰레기 처리 등 인류를 위해 사용할 수 있다는 것을 느낄 수 있었습니다.
또한, Microsoft의 이 사례는 ESG를 활용한 기업의 좋은 사례인 것을 느꼈습니다. 본인들이 가지고 있는 Azure라는 Cloud computing service가 단순히 기업들에게 상업적 목적으로만 제공하는 것이 아닌, 전 인류에게 필요한 가치를 제공하고 있다는 사례를 만들어 가는 것이기 때문입니다. 그렇게 되면 Azure 서비스의 이미지가 좋아지고, 지속적으로 사용자가 증가하게 될 것이고, 결국은 Microsoft 의 경영에도 이득이 되는 선순환 구조를 Microsoft는 기대하는 것 같습니다.
