FireAId 이니셔티브는 세계경제포럼의 제4차 산업혁명 센터, 코치 홀딩, 터키 농림부, Deloitte의 협업의 결과입니다. 터키의 시범 프로그램의 일환으로 AI와 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 대화형 산불 위험 지도가 개발되었습니다. 이 지도는 역사, 기상, 지리 등 다양한 데이터 소스를 바탕으로 최적의 자원 배분에 기반한 모델을 구축합니다.
Weforum에 따르면, 터키에서의 성공적인 적용 덕분에 24시간 전 산불 예측 정확도가 최대 80%에 달했습니다. 정보는 당국이 사전에 준비하고 대응할 수 있도록 도와줍니다. 시범 프로그램의 성공은 AI가 관리 기관을 지원하고, 사람들을 구조하고, 재산을 보호하고, 환경을 보호하고, 산불로 인한 피해를 크게 줄이는 데 얼마나 효과적인지 보여줍니다.
커뮤니티에서는 AI 외에도 드론과 같은 다른 신기술을 산불 관리에 적용하는 방안도 모색하고 있습니다.
기후 변화는 오늘날 가장 시급한 문제 중 하나로 남아 있으며, 산불의 빈도, 심각성, 확산을 통해 그 영향이 뚜렷하게 드러납니다. 국립기관간소방센터(NIFC)의 데이터에 따르면, 1982년 이래 매년 약 300만 에이커의 토지가 화재로 피해를 입었습니다. 2000년 이후로 그 숫자는 매년 700만 에이커로 증가했습니다.
산불은 주택, 인프라, 농경지를 빠르게 파괴할 수 있기 때문에 농촌 지역에 심각한 위험을 초래합니다. 대량의 야생동물도 불에 타 죽었습니다. 산불은 천연자원과 재산을 파괴할 뿐 아니라, 피해 지역 주민의 건강에도 심각한 영향을 미칩니다.
2023년 다보스 세계경제포럼 연차총회에서 포럼은 산불 예방을 위한 FireAId 시범사업의 결과를 제시하는 보고서를 발표했습니다. 코치 홀딩의 레벤트 차키로글루 CEO는 알고리즘과 소스 코드가 공개될 수 있으며, 이를 통해 FireAId 이니셔티브의 역량과 영향력이 커질 수 있다고 강조했습니다.
학습 데이터가 많아질수록 알고리즘은 더욱 효율적이 되며, 다양한 변수를 기반으로 복잡한 예측을 내릴 수 있습니다. 산불을 예측하기 위한 기존 AI 기술은 비선형 데이터 패턴을 해석하는 데 어려움을 겪었지만, 새로운 알고리즘은 일상 데이터를 해석합니다. 산불은 항상 일정한 패턴을 따르는 것은 아니며, 머신러닝 모델은 이를 극복해야 합니다. 과학자들은 예측 불가능한 산불을 처리하기 위해 FireAId를 최적화하는 새로운 기술을 적용하고 있습니다.
글로벌 FireAId Alliance는 초기 시범 실험의 성공을 바탕으로 결성되었으며 AI의 힘을 활용해 산불 진압에 대한 세계적 인식을 높이는 것을 목표로 합니다. 산불 예측 및 예방에 AI를 우선시하면 대규모로 비용을 절감하고 효율성을 높이는 데 도움이 될 것입니다.
(Weforum에 따르면)
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