마이크로소프트, 클라우드 컴퓨팅으로 자연재해 모델링 방식 바꾼다
날씨 예측은 복잡한 분야로 알려져 있지만, 지구의 일상 기능에 있어 이 과제의 중요성은 점점 커지고 있습니다. 기후 변화는 산불과 태풍부터 홍수와 사이클론에 이르기까지 파괴적인 자연재해의 규모와 영향을 키우고 있습니다.
재해가 언제 어디서 일어날지를 정확히 아는 것(또는 적어도 몇 시간 전에 미리 알림을 받는 것)은 피해를 입는 주민들의 결과를 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 마이크로소프트는 이 분야에서 선한 일을 할 기회뿐만 아니라, Azure 클라우드 컴퓨팅 서비스에 활용할 수 있는 수익성 있는 틈새시장도 보고 있습니다.
회사는 AI for Earth 프로그램의 일환으로 이른바 '행성 컴퓨터'에 해당하는 여러 제안을 모았습니다. 이 제안에는 객체, 그리고 식물과 동물 종을 식별하기 위한 API가 포함됩니다. AI for Earth는 과학자 및 기타 연구자들이 연구와 모델링에 Azure를 사용할 수 있도록 보조금을 제공합니다. 이 프로그램은 AI 건강 및 AI 접근성 등 회사의 다른 클라우드 이니셔티브와 함께 진행됩니다.
이른바 행성 컴퓨터가 어떻게 작동하는지, 그리고 더 효과적인 자연재해 모델링에 가로막힌 장애물이 무엇인지 궁금하다면, 자연재해 대응 시스템의 모든 측면에 주목해야 합니다. 프로젝트의 소프트웨어 디렉터는 TechCrunch에 프로젝트의 야심이 여전히 이전만큼 강하다고 밝혔습니다.
“목표는 지구 생태계를 관리하는 데 누구나 도움을 받을 수 있는 행성 컴퓨터를 갖추는 것입니다. 재해 상황에서 효과적으로 대응할 수 있는 유일한 방법이기 때문입니다”
이 프로그램은 '감축, 대응, 복구'에 중점을 두고 있지만, 결정을 최대한 빨리 내려야 하기 때문에 특히 대응 단계가 가장 흥미롭습니다. 누뇨는 지난 몇 년 동안 AI가 특히 환경과 관련된 분야에서 매우 빠르게 발전했다고 언급했습니다. 그에 따르면 인공지능은 많은 사람들이 생각하는 만큼 많은 데이터를 필요로 하지 않습니다.
알고리즘 재학습 분야에서는 큰 진전이 있었습니다. 과학자와 엔지니어들은 사람들이 AI를 이해하고 매우 효율적인 딥러닝 모델을 어떻게 구축할 수 있는지 알도록 많은 노력을 기울이고 있습니다. 지구 시스템에 AI를 적용할 때 가장 큰 과제 중 하나는 모델링을 성공시키기 위해 결합해야 하는 분야의 수가 많다는 점입니다.
그러나 많은 분야가 여전히 서로 동떨어져 있습니다. 게다가 과학자와 AI 연구자 사이만큼 넓은 격차도 없습니다. 누뇨는 이 프로그램이 행성이 직면한 가장 어려운 문제들과 씨름하는 데 모든 관계자를 지속적으로 참여시킬 기회라고 봅니다.
“서로 다른 인센티브 때문에 역학이 다릅니다. 과학계는 더 많은 지식을 만들려는 동기가 있지만, 모델 개발자에게는 좋은 답을 빨리 얻는 것이 동기입니다. 불확실성 속에서 얼마나 빨리 결정을 내릴 수 있을까요?”
이 격차를 메우는 한 가지 방법은 누뇨가 '재교육'이라고 부른 것, 즉 과학자들이 인공지능을 더 많이 배울 수 있도록 제안하는 것입니다. 이 모든 것은 사람들이 환경 분석을 더 빠르고 더 잘 수행하도록 돕는 동일한 전략의 일부입니다. 지리공간 분석보다 어려운 것은 없습니다. 컴퓨터는 한 차원에서는 뛰어나지만, 서로 가까이 있는 객체를 다루는 데는 그다지 능숙하지 않습니다.
산체스-안드라데 누뇨는 처음에는 천체물리학을 공부했지만, GIS(지리정보시스템) 분야에서 재교육을 받았습니다. 공개 라이브러리가 확장되고 일반적인 AI 모듈이 잘 작동하며 이해를 돕는 방대한 교육 자료가 이용 가능해짐에 따라, 고급 AI 기술을 재교육하는 데 드는 노력은 줄어들었습니다.
AI for Earth의 프로그램 디렉터는 과거에는 사람들에게 박사 학위가 필요했지만 오늘날에는 10줄의 코드면 충분하다고 말했습니다. 그러나 이처럼 커져 가는 힘은 사람들로 하여금 AI가 어떤 지구적 문제든 해결할 수 있다고 믿게 만듭니다. 해결할 수 없습니다. 더 낙관적으로 보자면, 아직은 해결할 수 없다고 해야 할 것입니다.
“우리는 인공지능을 둘러싼 과장된 분위기를 줄이려고 노력하고 있습니다. AI가 무엇인지 모른다면, 그것이 무엇인지 믿지 않게 될 것입니다.”
이 프로그램은 여러 이니셔티브에서 설명 가능성을 강조하여, 과학자와 AI 연구자들이 모델에서 도출된 결과를 함께 이해할 수 있도록 하고 있습니다. 이러한 목표는 관련 정부 기관들과 점점 더 궤를 같이하고 있습니다. 최근 AI for Earth 프로그램은 해안 지역 모니터링 시스템을 개선하기 위해 미 육군 공학연구개발센터와 파트너십 협약을 체결했습니다.
결국 모델링은 점점 더 성숙해지고 있지만, 아직 할 일이 많습니다. "지금으로서는 우리가 아직 메자닌 단계에 있다고 말하고 싶습니다. 많은 과정에 많은 특수 처리가 필요합니다"라고 누뇨는 말했습니다. 좋은 소식은 점점 더 많은 사람들이 현장에 나서서 점들을 연결하고, 그 과정에서 전 세계의 재난 대응 역량을 향상시키려 하고 있다는 것입니다.
