AI로 구축된 새로운 보호: 산불로부터 인간을 보호합니다.

2022년 미국에서는 산불재난이 빈번하게 발생했고, 올해도 자연재해는 국민들의 집단기억이 되었습니다.

올 여름에 발생한 끔찍한 산불의 수와 규모도 사람들에게 궁금해집니다. 화재가 새로운 표준이 될까요? 주민들의 건강에는 어떤 영향을 미치게 될까요? 그리고 앞으로 몇 년간 잠재적인 화재를 최소화하기 위해 어떤 조치를 취해야 합니까?

산불은 무작위로 발생하는 것처럼 보일 수 있지만 기술과 인공 지능(AI)의 결합은 산불 확산을 예측하고 산불이 야기할 수 있는 엄청난 피해를 완화하는 데 도움이 됩니다.

스탠포드 대학의 연구원들은 최근 미국 서부에서 위험한 입자 오염을 예측하고 뜨거운 화재의 확산을 추적할 수 있는 AI 모델을 개발했습니다.

Stanford 팀은 위성 데이터를 사용하여 모니터링되지 않는 지역의 산불 연기로 인한 PM2.5 농도를 정확하게 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 교육했습니다.

결과에 따르면 지난 10년 동안 산불 연기에 직접 노출되어 PM2.5로 인해 건강 피해를 입은 미국인의 수가 27배 증가했습니다.

HEAVY.AI의 제품 관리자인 Mike Flaxman 박사는 AI와 기계 학습이 연구자들이 공기 질과 날씨 패턴 데이터를 "명확하게" 하고 이전보다 훨씬 빠르게 산불을 예측하는 데 도움이 된다고 말했습니다.

인터뷰에서 그는 "AI가 이런 문제를 해결할 수 있다는 점에는 이의가 없으며 일상적인 솔루션으로도 활용할 수 있다. 결국 이렇게 엄청난 양의 계산을 인간의 힘만으로는 완성하는 것은 불가능하다"고 말했다.

AI는 한 사람이 하루에 보는 데이터 양의 100배에 해당하는 정보를 즉시 탐색하고, 추가 추적이 필요한 의심스러운 데이터 지점을 빠르게 식별할 수 있다고 언급했습니다.

Flaxman 박사는 AI가 현재 공기 질을 예측하는 데 널리 사용되고 있다고 덧붙였습니다. 우주에서 작동하는 수천 개의 위성 덕분에 사용 가능한 훈련 데이터 세트도 비약적으로 증가하고 있습니다.

AI는 이 분야에 엄청난 응용 잠재력을 가지고 있습니다. 현재 기업과 정부에서 수집한 모든 기상 데이터의 80~90%가 올바르게 분석되지 않았습니다.

“과거에는 14일마다 위성영상이 생성됐는데, 이후 처리주기가 6개월에 달하는 경우가 많았다. 이제는 전국의 지상센서를 통해 정보를 수집하고 있고, 많은 주민들이 작은 날씨까지 설정해 놓고 있다. 이러한 센서는 모니터링 환경 내에 있으며 지상 데이터로 위성 데이터의 공백을 채울 수 있습니다. 이러한 데이터의 조합은 매우 강력하고 매우 가치가 있습니다.”

이러한 센서 네트워크는 특히 중요합니다. 대기 질 지표는 종종 다른 지역에 "불균일하게 분포"됩니다.

"고속도로 근처에 사는 공기의 질은 확실히 캘리포니아 중부나 북부에 사는 것과 완전히 다릅니다. 그러면 공기 질과 같이 분포 복잡성이 매우 높은 문제를 어떻게 처리해야 할까요?" 대기 오염으로 인한 결과는 지역 병원에 입원한 어린이 수와 같이 측정 가능합니다.

물론 독성 공기의 축적과 노출에는 장기간의 지속적인 모니터링이 필요합니다.

HAVY.AI CEO Jon Kondo는 산불을 측정할 때 지형, 날씨, 식생의 세 가지 주요 요소를 무시할 수 없다고 말했습니다. 최근 몇 년 동안 위성은 지표 수분을 모니터링하는 능력에 큰 발전을 이루었습니다. 이는 산불 발생 위치에 대한 후속 예측이 더욱 발전할 것임을 의미합니다.

앞으로 Kondo는 장단기 산불 예측 및 대응 계획에 개선의 여지가 있다고 믿습니다.

예측 기간을 몇 달까지 연장할 수 있다면 연료 절감, 장비 강화 등 더 많은 완화 조치가 있을 것입니다. 또한, 이미 화재가 발생했더라도 사전에 인력과 장비를 배치해야 합니다.

Kondo는 "캘리포니아에서 어려운 한 해를 보냈지만, 전문 기관뿐만 아니라 전례 없는 극심한 기후 문제에도 대응해야 합니다. 이렇게 광범위하고 역동적인 데이터 흐름을 고려할 때 우리는 차세대 기술 도구의 지원 없이는 더 많은 사람들에게 정확한 정보를 신속하게 제공해야 합니다.”

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