인공지능과 환경. 지속 가능한 비즈니스 구축에 도움이 되는 3가지 AI 솔루션 | 비즈니스 속의 AI #26

인공지능(AI)이 비즈니스는 물론 자연환경까지 변화시키고 있다. 전자는 책임 있는(책임 있는) 접근 방식이 필요하고 후자는 지속 가능한 접근 방식이 필요합니다. 결국 인공지능의 능력에는 많은 양의 에너지가 필요하다. 따라서 가장 큰 과제 중 하나는 지속 가능한 비즈니스를 구축하는 동시에 AI 혁명을 따라잡는 방법입니다.

인공지능은 또한 비즈니스 효율성에 기여하면서 환경 목표를 달성하기 위한 새로운 길을 제시하고 있습니다. AI를 올바르게 적용하면 회사의 에너지 관리에 혁명을 일으키거나 생물 다양성 보존에 기여할 수도 있다는 사실을 알고 계셨습니까?

지속가능한 비즈니스를 위한 인공지능과 환경

인공 지능은 지속 가능한 비즈니스 구축에 도움이 됩니다.

• 예를 들어 ChatGPT 또는 Anthropic의 Claude와의 상담을 통해 환경에 민감한 비즈니스 아이디어 창출을 지원하는 개념 단계에서
• 회사의 성장 단계에서 – 지속 가능한 공급망을 구축하고 친환경 AI를 위한 솔루션 생성을 지원함으로써,
• 최적화 단계에서는 전용 AI 모델을 사용하는 소프트웨어로 기존 솔루션을 분석하고 조정합니다.

지속 가능한 비즈니스 발전에 직접적으로 기여하는 구체적인 솔루션을 살펴보겠습니다.

인공지능으로 에너지 관리 자동화

AI는 기업의 에너지 소비를 자동으로 모니터링하고 관리하여 향후 절약이 가능한 영역을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 영국에 본사를 둔 Grid Edge가 개발한 시스템인 Flex2X를 사용하면 이러한 작업이 수행됩니다. 온도, 습도 센서 등 건물 내 기존 센서에서 얻은 데이터를 기상상태 등 다른 데이터 소스와 결합하고 이를 인공지능 알고리즘으로 분석해 건물의 에너지 소비를 실시간으로 최적화하는 시스템이다.

소스: Flex2X

최적화된 농업

환경 내 인공 지능은 에너지 비효율적인 기계 작업과 많은 인간의 노력이 필요한 농업 및 대규모 농업을 위한 혁신적인 솔루션을 개발하는 두 회사 모두에게 광범위한 혁신 분야를 열어줍니다.

AI는 다양한 소스의 데이터를 분석함으로써 농업 부문 기업이 관개, 시비 또는 식물 질병 통제에 대해 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 가장 혁신적인 농업 솔루션은 인공지능과 로봇공학을 결합한 솔루션입니다. 그러한 솔루션 중 하나가 Carbon Robotics가 개발한 LaserWeeder입니다. 이 제품은 식물 종을 정확하게 구별하여 시간 안에 잡초 100,000개를 제거할 수 있습니다. 최초로 상용화된 레이저 잡초 제거 로봇입니다. 고급 기술이 특징입니다.

• 딥러닝 AI,
• 로봇 공학,
• 레이저,
• Nvidia의 강력한 그래픽 카드,
• 정밀한 이미지 인식을 위한 42개의 고해상도 카메라,

LaserWeeder는 생태계와 곤충에 해를 끼치는 화학 살충제를 뿌리는 대신 넓은 면적의 농작물에서도 잡초를 제거할 수 있기 때문에 생물 다양성을 관리하는 데 도움이 됩니다.

출처: CarbonRobotics

AI 기반 공급망

AI는 지속 가능한 공급망 구축의 핵심인 제품의 원산지를 추적하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 효율적인 공급망 물류는 인공지능과 자동화를 통해 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 아마존은 자율주행 트럭, 로보택시라고 불리는 Zoox 택시 등 교통 자동화 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다.

한편, TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus는 회사의 공급망을 실시간으로 최적화할 수 있습니다. Tata Consultancy Services가 개발한 이 기술은 AI, 기계 학습 및 사물 인터넷(IoT)을 결합하여 운송 시간, 차량 탑재량 및 가용성 관리를 향상시키는 솔루션을 제공합니다.

출처: IoT 글로벌 어워드

인공 지능과 환경 비용

비즈니스에서 AI의 주요 환경 비용은 에너지 소비입니다. ChatGPT 및 BingChat 기능의 유료 버전이 공개적으로 제공되지 않는 GPT-4 모델을 교육하는 데 필요한 정확한 에너지는 사용 가능한 정보를 기반으로 몇 가지 추정을 할 수 있습니다.

GPT-4는 45TB 이상의 데이터에 대해 학습된 1,750억 개 이상의 매개변수를 갖춘 모델입니다. 훈련 과정에는 데이터 분석과 모델 매개변수의 최적화가 포함되는데, 이는 많은 컴퓨팅 성능을 필요로 하고 높은 에너지 소비로 이어집니다.

GPT-4를 훈련시키기 위해 전력 소모가 심한 것으로 알려진 강력한 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU)가 사용되었습니다. 작업 자체에 필요한 에너지에 따라 소비량이 더욱 증가합니다.

그린 AI

AI 기술을 개발하는 데 드는 환경 비용은 높지만 보다 친환경적인 솔루션을 만들 수 있게 해주는 것은 인공지능 도구입니다. 여기에는 작동하는 데 더 적은 에너지와 기타 리소스가 필요한 모델인 Green AI가 포함됩니다.

에너지 효율적인 인공지능 알고리즘 개발에 주력하는 것이 바로 '그린 AI'다. 예를 들어, 새로운 압축 방법을 사용하면 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터 양을 최대 90%까지 줄여 에너지 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 그중에서도 더욱 친환경적인 AI 모델 개발에 투자하고 있는 오픈AI(OpenAI)가 이를 위해 노력하고 있다.

인공지능에는 많은 장점이 있습니다. Green AI는 더 적은 리소스를 사용하므로 개발도상국에서 운영되는 기업을 포함하여 소규모 기업에서 사용할 수 있습니다. 이는 사용을 민주화하고 더 많은 사람들이 이를 만들 수 있도록 허용하는 것을 의미합니다. 또한 지갑이 덜 넉넉한 사람들.

그린 AI는 소위 "레드 AI", 즉 발생하는 환경 비용을 고려하지 않고 운영 효율성을 높이는 솔루션과 대조됩니다. 'Red AI'는 놀라운 결과를 생성하지만 환경에 미치는 영향이 큽니다. 그리고 기술의 발전으로 인해 환경에 미치는 영향은 지속적으로 증가하고 있습니다.

지구를 위한 AI

인공 지능과 환경은 다음과 같은 문제를 해결하는 것이기도 합니다.

• 기후 위기 관련 문제 분석 – AI 덕분에 인간이 처리할 수 없는 엄청난 양의 데이터를 사용해 환경 변화를 반영하고 그 결과를 예측하는 복잡한 모델을 개발하는 것이 가능합니다. 좋은 예는 아르곤 국립 연구소(Argonne National Laboratory)와 통신 회사 AT&T의 작업입니다. 인공 지능을 사용하여 AT&T의 통신 네트워크에 대한 정보가 포함된 데이터베이스와 함께 기후 모델을 분석하여 해수면 상승과 같은 기후 변화의 영향을 예측합니다. 고강도 바람과 해안 및 내륙의 홍수 – 지금부터 30년 동안 운영에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 생물 다양성 보존 – 예를 들어 Wildlife Insights 도구는 인공 지능을 사용하여 트랩 카메라 데이터를 유용한 생물 다양성 정보로 변환하고 데이터를 Google Cloud에 업로드하는 플랫폼입니다. Google Cloud에서 AI 모델은 자동으로 이미지를 분류하여 전 세계 야생 동물을 모니터링하고 보호하는 데 도움을 줍니다. Wildlife Insights는 80~98.6%의 식별 정확도로 시간당 360만 개의 이미지를 처리할 수 있습니다.
• 공장, 철도교통, 대중교통, 도시조명 등 에너지를 많이 소비하는 기존 시스템의 효율성을 개선하고 ,
• 예를 들어 대규모 산업 플랜트, 수력 발전소 또는 풍력 발전소에서 오류를 방지합니다 . 이는 특정 시스템의 구성 요소 마모를 예측할 수 있는 디지털 트윈(Digital Twins)을 사용하여 가능합니다.

요약

인공 지능과 작업장 환경의 적절한 조합은 지속 가능한 비즈니스의 여러 측면에 영향을 미칠 수 있습니다. 인공지능 성능 최적화, 즉 친환경 AI 생성부터 에너지 관리 자동화, 농업 최적화, 지속 가능한 공급망 구축까지. 물류 수요가 증가하는 상황에서 후자는 비즈니스 효율성과 책임에 매우 중요해지고 있습니다.

인공지능을 적용하면 훈련 단계의 에너지 소비, AI 모델의 지속적인 운영 등 심각한 문제도 발생합니다. 그러나 인공지능은 이러한 문제를 해결하고 운영으로 인한 환경 영향을 줄이는 데에도 도움이 됩니다. 따라서 기후 변화 분석부터 생물 다양성 보존에 이르기까지 전례 없는 규모로 친환경 AI 솔루션과 지속 가능한 관행에 참여할 여지가 있습니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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