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AIㆍML

“친환경 데이터” AI가 지원하는 지속 가능성

Robert Laube | COMPUTERWOCHE 2022.02.15
인공 지능에 대한 논의는 추상적인 경우가 많다. 특히 첨단 기술 분야에서 AI라는 용어는 전문가조차 전체 그림을 보기가 쉽지 않은 원대한 가능성을 이야기하는 솔루션 업체의 홍보 수단으로 이용된다. 이로 인해 사회적인 측면의 관심이 사라지거나 과도한 우려가 발생하기도 한다. 일상에서의 기회 측면에서 치명적일 수 있다. AI에는 세계의 많은 부분을 개선할 수 있는 막대한 가능성이 있다. 한 가지 좋은 예가 환경 보호다. 

데이터가 많아지면 기회가 열린다. 특히 환경 친화적인 정보로의 변환 분야에는 아직 실현되지 않은 가능성이 많다. 기존 기업 내부 데이터의 최적화와 여러 기업이 관련된 프로젝트에 모두 해당되는데, 특히 후자의 경우 넘어야 할 장벽이 높다. 
 
ⓒ Getty Images Bank
 

생태를 위한 AI 

독일 인공지능 연구소 웹사이트에는 다양한 응용 분야와 구체적인 프로젝트가 정리돼 있다. 이 웹사이트의 간략한 발췌를 보면 감을 잡을 수 있을 것이다. 
 
  • 오염 탐지 
  • 지속 가능한 농업 
  • 에너지 최적화/감소 
  • 자원 사용의 개선 

거의 모든 기업에 가능성이 있다. 이미 데이터를 적절히 사용하는 기업도 있다. 이와 같은 움직임은 환경에 유익할 뿐만 아니라 중기적으로 재무적 측면에서도 긍정적인 영향을 미친다. 

예를 들어 AI를 통해 간단한 카메라 데이터를 사용해 생산 과정의 물 오염을 감지할 수 있다. 더 세밀한 프로젝트라면, 전체 제조 공정을 재조정해 간단한 절차 변경을 통해 에너지와 자원 소비를 줄이고 비용 절감 효과도 얻을 수 있다. 이제는 IoT 덕분에 센서와 액추에이터를 쉽고 빠르고 값싸게 통합할 수 있다. 또한 이 용도로는 5G까지 필요하지도 않다. 보통 NB-IoT 또는 LoRaWAN으로 필요한 모든 요소를 확보할 수 있다. 투자 비용도 대체로 크지 않다. 다만 이를 추진하기 위한 이니셔티브가 없는 경우가 많다. 
 

AI로 개선하는 큰 그림

그러나 개별 최적화를 회사 또는 조직의 테두리 내에 두는 것은 가능성을 낭비하는 것이 될 수 있다. 전체가 개별 요소의 합보다 크다는 말은 AI 기반 생태 최적화에도 해당된다. 미래를 고려한 스마트 농업을 상상해 보자. 각 농장만이 아니라 지역, 나아가 국가 전체가 수확을 극대화할 수 있다. 그러나 이를 위해서는 먼저 적절한 규정과 시장 메커니즘이 필요하다. 어느 경우이든 이 정보와 툴은 입법 기관과 소비자들도 사용할 수 있다. 

특히 중요한 응용 분야는 전력 공급이다. 잘 알려진 스마트 그리드(지능형 전력망)는 단순한 이상이 아니며, 조만간 필수 요소가 될 것이다. 전력 공급 설비의 탈탄소화는 더 세분화되고 동적인 생산과 전기 이동성 등을 통한 더 나은 소비로 이어질 수 있다.

네트워크가 장기적으로 안정적인지, 생산이 유의미한 방식으로 수요에 대응하는지 확인하기 위한 과정이 필요하다. AI는 이와 같은 모든 영역에서 환경에 대한 많은 긍정적인 일을 할 수 있다. 

예를 들어 현재와 미래의 모든 전기 이동성 사용자들이 오후 7시에 동시에 자동차를 충전할 수는 없을 것이다. 일반적인 주행 시간대를 고려할 때, 지능적인 전기 계량기가 있다면, 오전 3시에서 5시 사이의 충전에는 아무런 문제가 없다. 예를 들어 야간 풍력 에너지를 사용할 수 있다. 모든 요소는 그리드를 통해 제어되며 각 지역별 예상 전기 수요와 풍속 예보와 이를 통해 얻을 수 있는 예상 발전량, 그리고 개인의 운전 습관 정보가 제공된다. 

지능적인 스토리지 시스템도 여기에 포함되는 요소지만, 전부는 아니다. 예를 들어 기업 이야기로 돌아가서, 일부 생산은 가용한 양의 전기에 맞추어 가동 또는 최적화될 수 있다. 에너지 소비량이 많은 자동 프로세스를 야간으로 전환할 수도 있다. 
 

지출과 수입에 대한 전체적 시야 

이 시점에서는 필요한 IT 인프라에 대한 전체적인 시야를 갖는 것이 필요하다. 여기에는 예를 들어 하드웨어 생산뿐만 아니라 가동에 필요한 전기, 공조 등이 포함된다. 원칙적으로 이와 같은 풀링(가상화, 클라우드 등) 개념은 효율성을 극대화한 리소스 할당을 위한 것이라고 할 수 있다. 컴퓨팅 성능은 필요한 곳에만 제공된다. 결과적으로 클라우드 컴퓨팅이 기업 데이터센터를 대체하는 것을 의미한다. 여기까지는 이론이다. 

이 이론을 현실화하려면 기업은 몇 가지를 고려해야 한다. 데이터 경제의 원리에 따라야 한다. 내부 데이터센터에 적용되는 이야기지만, 클라우드를 오가는 전송 경로에도 에너지 소비가 발생한다. 따라서 다음과 같은 요소를 신중하게 고려해야 한다.
 
  • 어떤 데이터를 온사이트에 보관해야 하는가? 
  • 어떤 데이터가 클라우드에 적합한가? 

하이브리드 접근 방식이 매력적인 방안이지만, 이 방식에는 특히 더 세심한 관리가 필요하다. 또한 반작용도 막아야 한다. 한 부분에서 비용을 절감하고 다른 부분에서 더 소비하게 된다면 긍정적인 효과가 사라질 수 있다. 
 

거버넌스 

기업에서 이와 같은 모든 요소가 작동하기 위해서는 일정한 규칙이 필요하다. 따라서 기업 거버넌스에 관리 시스템과 경영진 보고를 포함한 전체적인 환경친화적 업무 방식을 포함하는 것이 좋다. 이와 같은 시스템에서 인공 지능은 미래를 고려하여 행동하고 더 높은 시너지를 달성하는 데 도움이 될 수 있지만, 이를 위해서는 기업이 “그린 데이터”와 지속 가능한 접근 방식을 연간 보고서를 장식하기 위한 수단 이상으로 추구해야 한다. 

이와 관련하여 디지털 윤리의 영역이 확장되고 있다. AI는 사람들에게 위협이 되지 않도록 기능해야 할 뿐만 아니라 메타 분석에 부합하는 방식으로 사용되어야 한다. 또한 사회적 환원을 늘리는 방식으로 사용하는 것도 좋은 생각이다. 
editor@itworld.co.kr
 Tags 친환경 지속가능성 에너지 스마트그리드
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