- 엔비디아 기술로 기후 재난 관리 가속화

 

 

엔비디아, 유엔 위성사진 분석 기관(UNOSAT)과 협력 통해 기후 변화 적극 대처.jpg

엔비디아는 유엔 위성사진 분석 기관(UNOSAT)과 협력해 지구 환경을 위한 기후 변화 대처에 나선다고 밝혔다. 엔비디아는 딥 러닝과 AI의 기술을 제공한다. 엔비디아의 이러한 노력은 17개의 상호 관련된 지속 가능 개발 목표(Sustainable Development Goals, SDG)를 핵심으로 하는 유엔(UN)의 2030 지속 가능 개발 의제를 지원하기 위한 것이다. ‘기후 행동’과 ‘지속 가능한 도시와 공동체’를 포함하는 SDG는 모든 유엔 회원국이 세계적인 복지를 강화하도록 행동을 촉구하는 역할을 한다.

 

유엔훈련조사연구소(UNITAR) 산하 UNOSAT와 엔비디아의 협력은 지구관측에 AI를 활용해 기후 재해 관리를 강화하는 데 초점을 맞추고 있다. AI4EO(AI for Earth Observation)는 지구의 변화를 모니터링하고 평가하는 데 AI를 사용하는 이니셔티브를 포괄하는 용어이다.

 

AI4EO 노력에 대한 빠른 연구, 개발을 위해 UNOSAT은 위성 이미지 기술 인프라를 엔비디아의 가속 컴퓨팅 플랫폼과 통합한다. AI로 구동되는 위성 이미지 시스템은 지리 공간 정보를 수집하고 분석한다. 이를 통해 홍수, 산불, 기타 기후 관련 재해에 대한 실시간 통찰력을 제공한다.

 

또한, UNOSAT는 정확한 홍수 감지 모델을 생성하기 위해 딥 러닝을 적용하는 엔비디아 DLI(Deep Learning Institute) 강의를 기반으로 하는 교육 모듈을 출시했다.

 

UNOSAT 국장 에이나르 비에르고(Einar Bjørgo)는 "엔비디와의 협력을 통해 AI연구부터 기후 해결책 구현에 이르는 시간을 최대한 줄여 취약 계층이 이 기술의 혜택을 받을 수 있도록 하겠다”고 밝혔다. 

 

AI로 구동되는 위성 이미지 분석

필리핀의 열대저기압이나 통가의 화산 폭발의 영향을 평가하기 위해 UNOSAT의 비상 지도 서비스는 컴퓨터 비전과 위성 이미지 분석을 사용한다. 이를 통해 복잡한 재난에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다.

 

실시간에 가까운 분석은 기후 재해 사건을 관리하는 데 핵심이다. 인도주의 팀은 AI가 제공하는 데이터 기반 통찰력을 사용하여 재해에 빠르고 효과적인 조치를 취할 수 있다. 이러한 데이터는 지속 가능 개발 정책을 알리고, 사용자의 역량을 개발하며, 기후 탄력성을 전반적으로 강화하는 데 사용된다. UNOSAT는 대규모 AI 개발을 가능하게 하는 엔비디아 DGX 시스템과 데이터 센터에서 엣지까지 가속 컴퓨팅의 힘을 제공하는 엔비디아 EGX 플랫폼으로 위성 이미지 기술 인프라를 강화할 예정이다. UNOSAT에 따르면 엔비디아 기술은 AI 기반 홍수 감지 속도를 7 향상시켜 더 넓은 영역을 더 정확하게 커버한다.

 

엔비디아 DLI 재해 위험 모니터링 강의

강력한 기술뿐 아니라 숙련된 인력 또한 AI와 데이터 사이언스를 활용해 기후 사건을 분석하고 이 사건들이 인도적 재난이 되는 것을 방지하는 데 필수적이다.

 

엔비디아 글로벌 AI 이니셔티브 부사장인 키스 스트리어(Keith Strier)는 "엔비디아와 UNOSAT은 홍수 예측을 개선하는 GPU 가속 모델을 개발하고 배포하기 위해 데이터 과학자들을 훈련시키는 등 기후변화의 영향에 대처하고, 유엔의 SDG를 발전시킬 수 있는 유일한 기회를 갖고 있다"고 밝혔다. UNOSAT은 홍수 사건 감지를 자동화할 수 있는 딥 러닝 모델을 구축하는 방법에 대한 딥 러닝 인스티튜트의 무료 온라인 강의 모듈을 개발했다.

 

위성 이미지를 사용한 재해 위험 모니터링 과정은 엔비디아가 세계 공공 부문 커뮤니티를 위한 기후 활동에 초점을 맞춘 여러 계획 과정 중 첫 번째이다.

 

실제 UN 사례 연구를 기반으로 한 UNOSAT의 모듈은 네팔에서 발생한 홍수 사례를 강조한다. UNOSAT은 엔비디아와 협력하여 전 세계 데이터 과학자들의 기술을 향상시켜 기후 관련 재난을 예측하고 대처하는 것을 목표로 이 모듈을 무료로 제공한다.

 

스트리어는 "우리는 가속 컴퓨팅에 대한 접근을 민주화하는 것을 목표로 하고 있다. 국가들이 더 정확한 딥러닝 모델을 훈련시켜 인도주의적, 자연적 재난을 더 잘 예측하고 대응할 수 있도록 돕는 것을 목표로 하고 있다"고 설명했다.

 

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