공공부문에서 AI로 에너지 최적화
현대 사회에서 인공지능(AI)은 다양한 프로세스를 최적화하는 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 특히 공공 부문에서 에너지 관리의 중요성이 커지고 있으며, 정부 기관과 공공 기관들은 지속 가능성을 위해 에너지 소비를 줄이는 데 집중하고 있습니다. AI 알고리즘을 개선함으로써 효율성을 높이고 비용을 절감하며 환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.
- 2018년 세계경제포럼에 따르면, 공공 부문에서의 AI 도입은 운영 효율성을 20% 이상 향상시킬 수 있으며, 비용 절감 효과 또한 기대할 수 있습니다.
- 유럽연합은 2030년까지 공공 부문 에너지 소비를 32.5%까지 줄이는 것을 목표로 하고 있으며, AI 기술은 이 목표 달성의 핵심 요소로 꼽히고 있습니다.
에너지 소비가 많은 공공부문
정부 건물, 교통 네트워크, 의료 시설, 스마트 시티 등 공공 부문 기관들은 막대한 양의 에너지를 소비합니다. AI 기반 솔루션은 이들 부문에서 에너지 사용을 모니터링, 예측 및 최적화하기 위해 점점 더 많이 도입되고 있습니다. 그러나 AI 알고리즘 자체가 높은 계산 요구로 인해 에너지 소비를 증가시킬 수 있어, 이러한 알고리즘을 최적화하는 것이 중요합니다.
- 미국 에너지정보청(EIA)에 따르면, 정부 시설은 연간 약 2,300억 킬로와트시의 전기를 소비하여 약 70억 달러의 비용을 초래하고 있습니다.
- BBC의 2022년 보고서에 따르면, 영국의 공공 부문은 전체 국가 에너지 소비의 약 15%를 차지하며, 이를 줄이기 위한 AI 활용이 필수적입니다.
AI 모델의 효율성 강화
AI 애플리케이션의 에너지 소비를 줄이기 위해 사용되는 모델의 효율성을 높이는 것이 중요합니다. 대규모 AI 모델은 방대한 계산 자원을 필요로 하며, 주로 에너지 소모가 큰 데이터 센터에서 실행됩니다. 모델 가지치기, 양자화, 지식 증류 등의 기법을 사용하면 계산 부하를 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있습니다.
- 인공지능 연합의 최근 연구에서는 AI 모델 최적화를 통해 에너지 소비를 최대 70%까지 줄일 수 있다고 발표했습니다.
- 구글은 모델 가지치기와 양자화를 통해 자사 내부 AI 시스템의 에너지 소비를 50% 이상 절감했다고 보고했습니다.
엣지 컴퓨팅의 활용
전통적으로 AI 애플리케이션은 클라우드 컴퓨팅에 의존하지만, 이는 데이터 전송과 서버 사용으로 인해 에너지 집약적일 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 소스 근처에서 처리를 수행함으로써 클라우드 서버와의 지속적인 통신을 줄입니다. 스마트 시티 애플리케이션에서는 센서와 IoT 장치가 데이터를 수집하고 로컬에서 처리함으로써 효율성을 높일 수 있습니다.
- 가트너의 조사에 따르면, 2025년까지 엣지 컴퓨팅 기기는 전세계 데이터의 75%를 처리할 것으로 예상됩니다.
- IBM의 연구에 따르면, 엣지 컴퓨팅을 이용하면 데이터 전송 기반 에너지를 최대 40%까지 줄일 수 있습니다.
적응형 학습과 재생 에너지 활용
AI 모델은 에너지 가용성과 계산 요구에 따라 동적으로 복잡성을 조절할 수 있도록 최적화할 수 있습니다. 공공 부문 애플리케이션은 태양광, 풍력 등 재생 에너지원에 접근할 수 있으므로, AI 처리 작업을 높은 재생 에너지 가용 기간과 일치시켜 에너지 소비를 최적화할 수 있습니다.
- 국제재생에너지기구(IRENA)는 2030년까지 재생 가능 에너지원이 전 세계 전력의 60%를 차지할 것으로 전망하며, AI 활용이 이 증가에서 중요한 역할을 담당할 것으로 기대합니다.
- 네덜란드 도시 로테르담은 AI를 사용하여 지역 대기질을 개선하고 있으며, 이는 재생 에너지를 이용한 데이터 처리로 가능해졌습니다.
데이터 효율성 개선
데이터셋 가지치기와 전이 학습과 같은 기법을 사용하여 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 데이터셋 가지치기는 불필요한 데이터 포인트를 제거하여 훈련 시 요구되는 계산 자원을 줄이며, 전이 학습은 미리 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 미세 조정함으로써 에너지를 덜 소모하는 훈련 사이클을 가능하게 합니다.
- MIT의 연구에서는 데이터셋 가지치기를 통해 AI 학습 과정에서 사용되는 에너지를 최대 80%까지 절감할 수 있다는 결과를 제시했습니다.
- 구글은 전이 학습을 통해 AI 기반 검색엔진의 에너지 소모를 30% 이상 줄였습니다.
스마트 시티와 대중교통의 에너지 효율
세계 여러 도시가 에너지 효율적인 스마트 시티를 위해 AI를 활용하고 있습니다. AI 기반 조명 시스템은 실시간 교통 및 보행자 활동에 따라 가로등 밝기를 조절하여 불필요한 전력 소비를 줄입니다. AI를 활용한 대중교통 시스템은 스케줄링과 경로 최적화를 통해 연료 소비를 줄이고 효율성을 향상시킵니다.
- 바르셀로나는 스마트 가로등을 도입하여 연간 에너지 비용을 30% 절감했고, 이외의 도시는 AI 기반 대중교통 최적화를 통해 최대 20%의 효율성을 기록했습니다.
- 한국의 세종시는 AI 기반 시스템으로 가로등 효율화를 실행해 약 35%의 전력 소비를 줄인 사례로 꼽힙니다.
스마트 그리드의 AI 활용
스마트 그리드는 AI를 활용하여 에너지 공급과 수요를 효율적으로 균형 있게 조절합니다. AI 알고리즘은 실시간 에너지 소비 데이터를 분석하여 그리드 운영자가 자원을 보다 효과적으로 할당할 수 있도록 지원합니다. 이는 에너지 낭비를 줄이고 그리드 안정성을 향상시킵니다.
- 덴마크는 AI를 활용한 스마트 그리드를 통해 국가 에너지 소비를 10% 줄였고, 안정적인 전력 공급을 유지하고 있습니다.
- 미국의 대형 유틸리티 회사들은 AI 기반 스마트 그리드 시스템을 도입 후 블랙아웃 발생 빈도를 25% 이상 감소시켰습니다.
출처 : 원문 보러가기
