산업 규모의 탈탄소화 노력을 해결하기 위해 인공지능을 사용하는 방법

우리 세계는 사회가 지구가 엄청난 압력을 받고 있음을 인식하는 지점에 도달했습니다. 다양한 산업 분야의 기업들은 향후 수십 년 동안 탄소 배출량을 "순 제로"로 줄이겠다는 계획을 발표했으며, 대부분은 2030년에서 2050년 사이에 목표를 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다. 넷 제로에 관한 전략은 에너지, 석유, 가스 등 최악의 영향을 받은 일부 부문의 운영 계획의 핵심이었지만 지속 가능성 목표 설정은 대부분의 산업에서 표준이 되었습니다.

환경, 사회, 정부(ESG) 문제가 점점 더 중요한 논의 주제가 되었습니다. 최근 McKinsey 설문조사에 따르면 경영진과 투자 전문가의 83%가 ESG 프로그램이 5년 안에 주주들에게 현재보다 더 많은 가치를 제공할 것이라고 믿고 있으며, 이는 ESG 프로그램이 잠재적인 단기 및 장기적 가치를 가지고 있음을 시사합니다.

CO2 배출량이 2050년까지 약 430억 8천만 톤으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 기업은 탄소 배출량을 줄이거나 상쇄할 수 있는 솔루션을 채택해야 합니다. 그러나 탄소 배출 노력을 측정하고 이러한 과제를 줄이거나 상쇄하는 데 드는 어려움과 비용으로 인해 많은 기업이 노력을 연기하게 되었습니다. 그러나 인지 AI 솔루션은 기업과 산업이 쉽고 저렴한 비용으로 순 제로 목표를 달성하도록 돕는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

AI 기반 인간 접근 방식

대부분의 AI 도구는 인간 사용자가 어떻게 결론, 답변 및 권장 사항에 도달하는지 알지 못하는 블랙박스에서 작동하는 경향이 있습니다. 이러한 솔루션은 설명 가능성, 추적 가능성 또는 감사 가능성 없이 단순히 해결책만 제공하는 경우가 많으므로 사용자 신뢰도 구축에는 거의 도움이 되지 않습니다. 사람들의 재능과 능력을 향상시키기 위해 인공지능에 대한 기회를 늘리려면 그들의 신뢰가 필요합니다. 그렇지 않으면 양 당사자가 효과적으로 협력하여 가장 중요한 지속 가능성 문제를 해결하는 능력이 심각하게 제한될 것입니다.

기존 AI 기능과 달리 인지 AI 솔루션은 인간과 같은 추론을 사용하여 운영 개선 및 합리화 기회를 식별합니다. 이는 자원을 효율적으로 관리하면서 배출량을 크게 줄이려는 기업에 중요한 기능입니다. 이러한 유형의 설명 가능한 AI는 투명하게 작동하여 권장 사항 이면의 추론을 직접 공개하고 명확하게 읽을 수 있는 감사 추적을 통해 의사 결정 프로세스를 지원하는 포괄적인 데이터를 쉽게 표시합니다. 인지 AI는 인간의 입력을 대체하기 위해 AI를 사용하는 대신 인간이 보다 자신감 있는 결정을 내릴 수 있는 도구 역할을 합니다. 지식 기반 인지와 디지털 간의 균형을 통해 의사 결정자는 예상치 못한 기회를 식별하고 순 제로 목표 달성과 같은 중요한 상황에서 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다.

AI 투자 우선순위

기후 변화는 중요한 변곡점에 있으며, 조직은 현실적이면서도 야심 찬 순 제로 목표를 설정하고 진행 상황을 보다 정확하게 모니터링하는 데 도움이 되는 인지 AI 기술을 채택해야 합니다.

AI 투자 및 시스템 배포를 빠르게 진행하려는 정부 및 민간 기업은 다음 영역에 우선순위를 두어야 합니다.

• 작게 시작하고, 특정 문제를 해결하고, 경험을 바탕으로 확장합니다.
• 설치된 센서 수가 증가하고 측정된 대규모 데이터를 활용하고 마이닝합니다. 데이터 세트
• 명확한 ROI로 특정 사용 사례 식별
• 디지털 도메인 전문 지식 및 AI/ML로 강화
• 이해관계자와 우선순위를 AI 투자에 맞춰 조정

제품 비용 이는 기술 투자를 고려할 때 주요 요인인 경우가 많습니다. 하지만 경영진과 기타 의사 결정자는 그러한 솔루션의 장기적인 투자 수익을 고려해야 합니다. 기업은 하드웨어와 소프트웨어의 기술 발전으로 인해 비용이 계속 감소할 것이며 그 혜택은 더욱 널리 퍼질 것이라는 점을 기억해야 합니다. AI 기술은 기업이 지속 가능성 목표를 설정하고 달성하도록 돕는 것 외에도 기업이 운영 효율성을 개선하고, 안전을 보장하고, 고객 신뢰와 관계를 높이고, 생산성을 높이고, 데이터 처리 기능을 확장하는 등의 작업에도 도움이 될 수 있습니다.

기후 변화 영향 대처

인공 지능은 순 제로 목표를 달성하려는 기업의 노력에 크게 기여하는 동시에 미래의 기후 변화 관련 혼란에 대비하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 전력 산업의 핵심 목표는 수요와 발전량을 정확하게 일치시켜 유틸리티 고객이 요구하는 필요한 양의 에너지를 지속적으로 공급하는 것입니다.

수요가 그리드 용량을 초과하면 발전 장비가 통제할 수 없이 중단되어 치명적인 도미노 효과와 그리드 중단이 발생할 수 있습니다. 이러한 잠재적인 시나리오는 작년에 극한 기상 조건으로 인해 수요가 공급을 초과하여 캘리포니아와 텍사스에서 정전 사태가 발생하면서 현실이 되었습니다. 기후 변화의 영향으로 올 여름 기상 조건이 계속해서 악화될 것으로 예상되는 가운데 북미 신뢰성 공사(NERC)의 2022년 여름 신뢰성 검토에서는 미국의 오래된 전력망이 앞으로 몇 달 안에 정전 위험이 높다는 경고를 발령했습니다.

발전기와 전력망 운영자가 물리적 전력망 인프라의 전력 흐름을 정확하게 예측하고 관리하여 가용 발전량을 수요에 맞추는 능력은 미래의 기후 변화 혼란을 완화하는 데 중요한 단계입니다. 따라서 에너지 회사와 전력망 운영자는 수요를 정확하고 시기적절하게 예측하고 예측하여 설정값이 변경되고 구름과 바람이 재생 에너지 지연에 미치는 영향으로 인한 가변성과 발전을 고유한 가변성에 맞춰 조정할 수 있는 AI가 필요합니다. AI가 순제로 목표를 달성할 수 있는 가장 큰 이점은 시설 관리자가 이러한 모든 매개변수와 가변성을 고려하면서 가능한 한 많은 재생 에너지를 사용할 수 있도록 한다는 것입니다. 인공 지능은 보다 효율적이고 연결되며 지속 가능한 미래라는 에너지 산업의 목표를 지원하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

AI 이니셔티브가 기후 문제를 해결하는 방법에 대한 다른 예는 다음과 같습니다.

• AI 및 기계 학습을 구현하여 실시간으로 에너지 생산을 개선합니다.
• 다운스트림 작업 자동화로 공장 효율성이 8%~12% 향상됩니다.
• 그리드 시스템을 개선하여 예측 가능성과 성능을 향상시켜 보다 사려 깊은 재생 에너지 전략을 가능하게 합니다.
• Google Maps 및 Waze와 같은 AI 및 ML 애플리케이션과 기타 차량 데이터 수집 솔루션을 통한 교통 및 내비게이션 최적화는 관련 차량 효율성, 교통 및 기타 유사한 혼잡 데이터를 소비자에게 제공하여 배출 및 오염을 줄입니다.
• 엣지에 AI 칩이 장착된 로봇을 사용하면 송유관, 정유소 등을 자율적으로 검사하여 치명적인 장비 고장 등을 방지할 수 있습니다.

AI Now & Future

저탄소 미래를 향해 나아가려면 운영 효율성, 생산 전략 개선, 폐기물 최소화에 관한 조치가 필요합니다. 이 모든 것은 인지 AI 솔루션을 통해 달성할 수 있습니다. 더욱 지속 가능한 세상을 달성하기 위한 글로벌 이니셔티브의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 그러나 기술은 대담하고 달성 가능한 목표를 식별하고 달성하는 데 도움을 주는 중요한 역할을 합니다. 인공 지능은 기업, 산업 및 도시가 중요한 순 제로 목표를 달성하도록 지원하는 데 훨씬 더 중요한 실용적인 도구가 될 것입니다.

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