올해 주목할 만한 첨단 기후테크 5개

트리플펀딧은 올해 주목할 만한 첨단 기후테크 5가지를 선정해서 23일(현지시각) 소개했다.

#1. EMMA, 인공지능(AI)으로 항공 배출 감소

소규모 배출원의 배출량을 줄이면 장기적으로 상당한 이득이 발생할 수 있다. 그래서 불필요한 이동 시간을 단축하는 클라우드 기반의 인공지능(AI) 운영 플랫폼인 EMMA(공항 환경 및 이동 모니터링)가 등장했다.

미국연방항공국(US FAA)에 따르면, 출발하는 항공편의 평균 택시 시간은 16분 이상이다. 평균 도착 시간은 거의 9분이다. EMMA는 항공편의 지연과 중단이 도착과 출발에 어떤 영향을 미칠지 더 잘 예측함으로써 항공관제사의 판단과 효율성을 향상시킨다. 즉, 항공 택시 시간을 단축하고 불필요한 탄소 배출을 줄인다. 평균 택시 시간을 1분만 단축해도 상당한 양의 배출량을 줄일 수 있는 것으로 확인된다.

카타르 과학기술단지에서 설립된 EMMA은 공항의 현재 소프트웨어 관리 시스템과 협력하여 착륙 및 출발 요구 사항을 예측하고 필요한 모든 이해관계자에게 정보를 전달함으로써 효율성을 향상시키고 총 이동 시간을 단축한다. 예를 들어, 회사의 인공 지능과 머신러닝 기술은 활주 시간을 예측하고 항공 교통 관제사에게 알릴 수 있다. 또한, 이 정보를 사용하면 활주로의 조명 순서를 더 잘 지정하여 대기 시간을 줄일 수 있다.

이 시스템의 창립자들은 샌프란시스코 국제공항(SFO)과 같은 대규모 공항의 경우 연간 1만2000~1만3000톤의 탄소를 감축할 수 있을 것으로 추정하고 있다. 현재 EMMA는 중동과 유럽의 4개 공항에서 사용하고 있다. EMMA는 코로나 팬데믹이 확산되기 직전에 시작했지만, 곧 추가로 70개 공항에서 시행될 예정이다.

#2. 로지컬 빌딩스, 피크 전력 사용 제한

넷제로 빌딩을 추구하는 로지컬 빌딩스(Logical Buildings)는 그리드리워즈(GridRewards)앱과 스마트키트 인공지능(SmartKit AI) 소프트웨어로 고객은 피크 시간을 피해서 에너지 소비를 계획할 수 있다. 이런 소프트웨어는 발전소의 탄소 배출량을 줄이는 데 도움이 된다.

발전소는 피크 시간 동안 기본 부하보다 훨씬 더 많은 탄소를 배출한다. 로지컬 빌딩스의 소프트웨어를 사용하면 주거용 고객과 건물 운영자는 에너지를 가장 많이 사용할 때를 대비해서 계획을 세울 수 있다. 최근 이 회사는 다세대 주택과 대규모 건물 운영자뿐만 아니라 개인 사용자도 사용할 수 있도록 사업영역을 확대했다.

그리드리워즈앱은 가전제품 작동, EV 충전, 아파트 또는 주택 사전 냉각과 같은 작업을 수행하기에 가장 좋은 시기에 대한 정보를 알려준다. 이 앱은 스마트 온도 조절기 및 가전제품과 같은 스마트 장치와 통합되어 탄소 배출을 더욱 줄일 수 있다.

한편, 스마트키트는 어느 곳에서나 적용할 수 있는 제품으로 대규모 건물 공간의 사용량을 줄이는 데 도움이 된다. 이 소프트웨어는 건물 운영자에게 에너지 사용량을 균일하게 유지하기 위한 시차적 활동, 예열 또는 예냉에 대한 가이드를 제공하므로, 다세대 건물, 사무실 건물, 산업 현장과 같은 넓은 공간의 비용과 탄소 배출량을 낮추는 데 사용될 수 있다.

#3. 리액티브 테크놀로지스, 전력망 전환 지원

화석연료에서 재생 에너지로의 전환에는 어려운 과제가 따른다. 본래 전력망은 화석연료를 중심으로 개발됐으며, 연중무휴 발전소에서 공급된다. 그러나 재생에너지는 햇빛과 바람과 같은 요인에 따라 공급에 변동이 있다. 안정적인 전력 공급이 부족하면 전력망이 불안정해질 수 있으며 최악의 경우 정전과 같은 문제가 발생할 수 있다.

그래서 저장된 에너지와 시스템 강도를 측정하는 리액티브 테크놀로지스(Reactive Technologies)의 클라우드 컴퓨팅 성능이 등장했다.

이 회사의 최고 수익 책임자인 프레데리코 라우터(Frederico Rauter)는 "이 시스템을 사용하면 운영자는 전압 및 전기 주파수 수준의 편차를 정확하게 매핑할 수 있으므로 전력망의 균형을 유지하는 것이 가능하다. 또한, 아주 신속한 대응도 가능하다"고 말했다.

라우터는 "2025년까지 재생 에너지가 세계 전력의 최고 공급원이 될 것으로 예상됨에 따라 전 세계 전력망 운영자는 재생 에너지의 변동하는 에너지 공급을 관리하는 데 어려움을 겪고 있다. 이를 적절하게 수용하지 않으면 전력망이 불안정해질 수 있으며 최악의 경우 정전 또는 전력 공급 중단으로 이어진다"고 덧붙였다.

이 회사의 그리드 에지(grid edge) 측정 장치와 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 의해 측정 및 처리되는 전력망을 통해 전력 펄스를 전송하여 관성과 시스템 강도를 직접 측정한다. 리액티브의 시스템은 영국, 이탈리아, 독일, 호주, 뉴질랜드 및 일본의 송배전 운영업체에서 사용되고 있다.

#4. IBM과 일리노이 대학 연구소, 돌발적인 홍수의 예측

현재로서는 돌발적으로 발생하는 홍수는 발생 시각으로부터 가까운 시기의 경고만 가능한 상황이다.

IBM과 미국 일리노이 대학교 간의 파트너십은 애팔래치아산맥에서 시작되는 폭우와 돌발 홍수를 예측할 수 있는 AI 모델을 사용해서 진전을 이루고 있다. 일리노이 대학교의 아나 바로스(Ana Barros) 교수의 연구팀이 성공하면 동일한 AI 모델이 전 세계 다른 산악 지역에서도 작동할 수도 있다. 이러한 향상된 예측과 조기 경보 시스템을 통합하면 심각한 인명 피해를 예방할 수 있다.

이 파트너십의 목표는 거주지나 관련 폭풍 유형과 관계없이 2027년 말까지 지구상의 모든 사람이 극단적인 날씨 예보를 사용할 수 있도록 하는 것이다. 바로스 교수는 "강수량은 예측하기 가장 어려운 날씨 유형 중 하나"라고 말했다. 폭풍이 지형과 상호 작용하는 방식으로 인해 산악 지역의 위치, 시간 및 강우량을 정확하게 예측하는 것은 더욱 복잡해진다.

바로스 교수는 "현재로서는 돌발 홍수가 예상되기 약 6시간 전에만 경보가 발령될 수 있다"며 "홍수의 심각도를 정량화하는 일도 쉽지 않다"고 설명했다. 바로스 교수팀은 연구결과 돌발적인 홍수 위험을 18~24시간 전에 예측하는 것을 목표로 하고 있다. 경고 시간을 늘리면 사람, 당국 및 비상 관리자가 계획을 세우고 위험한 상황을 피할 수 있다.

#5. IBM과 NASA, 기후 솔루션의 성공 여부를 측정하는 AI

IBM은 최근 NASA와 제휴하여 특정 지리적 위치의 위성 데이터를 해석하고, 이를 통해 학습하고, 패턴과 예측을 실제 상황에 적용하여 지역 사회가 기후 변화에 대처하고 적응할 수 있도록 지원하는 새로운 AI 모델을 개발했다.

이 파트너십은 산악 열대 우림에 대한 정부의 보존 및 재조림 노력의 결과를 측정하려고 한다. 어떤 계획이 효과가 있는지 판단함으로써 AI 모델은 최선의 방법을 알려준다. 또한, 이 기술은 실질적인 보상의 증거를 제공함으로써 개인, 기업 및 정부가 프로젝트를 지원하도록 동기를 부여할 수 있다.

IBM이 개발한 AI 모델은 위성 이미지를 통해 지속 가능성 노력 전후 사진을 제공할 수 있는 가능성을 보여준다. 이러한 방식으로 AI를 활용함으로써 효과가 입증된 작업에 보다 정확하게 집중할 수 있어서 효율적이다. 게다가, IBM은 고해상도 사진으로 이를 더욱 개선할 계획이다.