AI가 글로벌 과제를 극복하는 방법

게시 됨: 2022-11-27

COP27이 다양한 결과로 마무리됨에 따라 화석 연료의 단계적 폐지에서 "손실 및 손상" 관리 및 1.5°C 목표의 실행 가능성에 이르기까지 가까운 미래에 해결해야 할 많은 문제가 여전히 남아 있습니다.

이러한 교착 상태는 새로운 각도에서 접근하고 정치에 의해 자주 반복되는 많은 구타 경로를 피함으로써 글로벌 문제에 대한 해결책을 만들어야 함을 보여줍니다.

기후 변화의 영향에 대한 COP27의 강조를 감안할 때 전문가들은 데이터의 중요성이 증가하는 것을 기후 변화로 인한 영향을 관리하고 완화하는 데 핵심으로 보고 있습니다.

전문가들은 이런 애매한 해결책을 찾기 위해 AI를 본격적으로 적용할 것을 주장하고 있다.

기후 변화는 처음부터 명백한 문제이지만 AI의 용도는 점점 더 복잡해지고 도시화되는 세계에서 공중 보건 및 교통 관리를 훨씬 뛰어넘습니다.

기후 위기 퇴치

COP27의 결과와 상관없이 기후 위기는 계속해서 심화될 것입니다.

현재 세계 각국의 공약과 행동으로는 지구 온난화의 2°C를 방지하기에는 충분하지 않으며, 목표로 삼은 1.5°C 상한선은 고사하고 수많은 취약한 지역 사회에 엄청난 결과를 초래할 것입니다.

실제로 UN은 향후 30년 이내에 최대 10억 명의 기후 이민자가 생길 것으로 예측합니다.

이러한 시나리오가 전개되는 것을 방지하려면 AI보다 훨씬 더 많은 것이 필요하지만 정부와 구호 단체가 자연 재해의 시작을 예상하는 데 도움이 될 수 있습니다.

따라서 리소스를 선제적으로 전환하고 리소스를 가장 필요로 하는 사람들이 보다 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다.

산불이나 홍수의 확산을 예측하는 AI 기반 데이터 모델링을 통해 모든 이해관계자가 기후 통찰력에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

따라서 이는 정보에 입각한 실행 가능한 결정을 내리는 데 중요한 요소입니다.

AI의 다른 친환경 응용 프로그램에는 회사의 온실 가스 배출량을 5%에서 10% 사이로 줄이는 기능과 개별 제품 및 서비스의 환경 발자국을 계산하는 기능이 포함됩니다.

한편, UNEP, 마이크로소프트, NASA 등의 글로벌 기구들은 전 세계의 기후 데이터를 동화해 가장 상세하고 최신의 인사이트를 발굴할 수 있는 플랫폼, 앱, 컴퓨터를 개발하고 있습니다.

기술은 기업이 팬데믹 이후 세계에 적응할 수 있도록 하는 역할에서 볼 수 있듯이 인간의 노력에 사실상 무한한 범위의 긍정적인 영향을 미칩니다.

Remark Holdings에서 개발한 열 키트, 패드 및 헬멧이 주목할만한 사례입니다.

이 기술은 2~5m 거리에서 분당 최대 120명의 체온을 스캔할 수 있어 공공 환경의 안전성을 강화한다.

예를 들어, 상점, 레스토랑, 병원, 엔터테인먼트 장소 등이 있습니다. 수동 검사보다 10배 더 빠를 뿐만 아니라 훨씬 덜 침습적이며 동시에 보안을 강화할 수 있습니다.

이러한 열 솔루션은 미국과 일본에서 이미 인기가 있는 것으로 입증되었습니다. 이들은 빠르면 2020년 4월에 배치되었으며 엄격한 봉쇄 제한 이후 기업이 문을 다시 여는 데 중요한 역할을 했습니다.

그해 말에는 오클라호마에 있는 7개의 의료 시설에도 설치되어 고객 경험에 영향을 주지 않으면서 안전과 위생을 개선했습니다.

세계 인구가 80억에 도달함에 따라 공중 보건 관리의 중요성이 계속 증가하겠지만, 도시화가 계속 가속화됨에 따라 점점 더 붐비는 도시에서 인간 이동을 관리해야 하는 일반적인 필요성이 필수 불가결해지고 있습니다.

2030년까지 세계 인구의 60%가 도시 지역에 살게 되어 인프라에 상당한 압박을 가할 것입니다. 이와 같이 AI는 운송 산업에서 풍부한 잠재적 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.

자율주행차 및 기타 자율주행차(Av)는 아마도 헤드라인 개발일 것이며 전 세계 시험 도시에서 이미 구현되었습니다.

예를 들어 매사추세츠주 보스턴에서는 Motional이 사고 없이 100,000회 이상의 여정을 완료했습니다.

실제로 사람의 실수를 제거하면 차량 자체와 주변 인프라 측면에서 미래에 훨씬 더 안전하고 즐거운 운전이 될 것입니다.

교통 관리 시스템은 차량의 흐름을 최적화하여 혼잡을 완화할 수 있습니다. 애리조나주 피닉스에서 목격한 것처럼 AI 기반 신호등이 도입되어 이동 시간이 40% 단축되었습니다.

멜버른의 한 거리는 카메라, 센서 및 LiDAR를 결합하여 효율성을 개선하고 안전을 한 번에 강화하는 중앙 제어 시스템을 공급함으로써 한 단계 더 나아가는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 기술은 교통 핫스팟을 예측하고 경로를 변경하며 몇 시간 전에 주차 공간을 추천함으로써 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

그리고 헬멧이 없는 오토바이 운전자, 사람이 너무 많은 자전거, 과속 침해를 인식할 수 있는 정교한 하드웨어와 결합하면 소프트웨어가 자동으로 범법자에게 도전하여 관료주의를 줄일 수 있습니다.

이러한 좋은 효과를 위해 Phoenix에서 AI 구현을 담당하는 교통 책임자는 "5년 또는 10년 전에는 사용할 수 없었던 기술을 사용하고 있다"고 언급했습니다.

사실, AI가 짧은 시간에 너무 발전하여 이제 우리 일상 생활에서 유비쿼터스화되고 있는 AI가 아직 초기 단계라는 사실을 잊기 쉽습니다.

물론 극복해야 할 장애물이 있다. 데이터 프라이버시, 빅 브라더 감시 상태의 가능성, 심지어 너무 많은 책임을 기계에 맡기는 신중함을 둘러싼 우려가 남아 있습니다.

비즈니스 측면에서 AI 솔루션에 대한 액세스와 이를 최대한 활용하기 위한 전문성은 모두 의사 결정자가 해결해야 하는 과제입니다.

그럼에도 불구하고 위의 모든 것은 기술의 최종 결함보다 더 많은 문제이며 극복되는 "만약"이 아니라 단지 "언제"의 문제입니다.

인류에게 제공할 많은 혜택과 혜택을 제공하는 AI는 여기에 있습니다.

이것에 대해 생각이 있습니까? 토론을 트위터나 페이스북으로 가져가세요.