기계 학습을 기후 과학에 적용하는 방법
2023-04-05
기계 학습을 기후 과학에 적용하는 방법
맥길 대학교의 컴퓨터 과학과 연구팀이 최근 발표한 연구에서 기계 학습을 기후 과학에 적용하는 방법을 자세히 연구했다고 합니다. 연구팀은 이 연구에서 전기, 산업 또는 인프라를 포함한 특정 부문을 탐색하고 기계 학습을 사용하여 해당 부문이 기후에 미치는 영향을 줄일 수 있는 방법을 설명했습니다. 기계 학습은 AI의 파생물인데, AI의 목표는 인간처럼 생각할수 있는 컴퓨터를 개발하는 것이지만 기계 학습은 패턴을 인식하고 결정을 내리기 위해 경험과 데이터로 컴퓨터를 교육하는 것입니다. 연구팀에 따르면 기계 학습의 용도는 모니터링 , 최적화 , 시뮬레이션 및 예측과 같은 몇 가지 범주로 분류된다고 합니다. AI는 인도에서 작물 수확량을 늘리고, 날씨 계획을 통해 풍력 발전소 의 전기 효율성을 개선 하고, 데이터 센터 의 효율성을 개선하는 데 사용되었습니다. 이 기술은 어느 정도 배포 단계에 있는데, 예를 들어 영국의 국가 전력망은 이미 딥 러닝 모델을 전력 공급 및 수요 예측에 통합했으며 그 결과 효율성이 크게 향상되었습니다. 기계 학습 모델은 상당히 에너지를 많이 사용하는 것으로 알려져 있지만 연구팀이 사용하는 모델은 지나치게 에너지 집약적이지 않습니다.
맥길 대학교의 컴퓨터 과학과 연구팀이 최근 발표한 연구에서 기계 학습을 기후 과학에 적용하는 방법을 자세히 연구했다고 합니다. 연구팀은 이 연구에서 전기, 산업 또는 인프라를 포함한 특정 부문을 탐색하고 기계 학습을 사용하여 해당 부문이 기후에 미치는 영향을 줄일 수 있는 방법을 설명했습니다. 기계 학습은 AI의 파생물인데, AI의 목표는 인간처럼 생각할수 있는 컴퓨터를 개발하는 것이지만 기계 학습은 패턴을 인식하고 결정을 내리기 위해 경험과 데이터로 컴퓨터를 교육하는 것입니다. 연구팀에 따르면 기계 학습의 용도는 모니터링 , 최적화 , 시뮬레이션 및 예측과 같은 몇 가지 범주로 분류된다고 합니다. AI는 인도에서 작물 수확량을 늘리고, 날씨 계획을 통해 풍력 발전소 의 전기 효율성을 개선 하고, 데이터 센터 의 효율성을 개선하는 데 사용되었습니다. 이 기술은 어느 정도 배포 단계에 있는데, 예를 들어 영국의 국가 전력망은 이미 딥 러닝 모델을 전력 공급 및 수요 예측에 통합했으며 그 결과 효율성이 크게 향상되었습니다. 기계 학습 모델은 상당히 에너지를 많이 사용하는 것으로 알려져 있지만 연구팀이 사용하는 모델은 지나치게 에너지 집약적이지 않습니다.