AI의 선구자 Andrew Ng은 출시된 누구나 태양 지구공학 모델의 다이얼을 조작하여 국가가 대기에 반사 입자를 분사하여 기후 변화를 상쇄하려고 시도하면 어떤 일이 일어날지 탐구할 수 있는 간단한 온라인 도구입니다.
태양 지구공학이라는 개념은 1991년 피나투보 산이 폭발한 것을 포함한 대규모 화산 폭발 이후 몇 달 동안 지구가 냉각되었다는 사실을 깨닫고 탄생했습니다. 2000만 톤 성층권으로 이산화황을 방출합니다. 하지만 비판론자들은 의도적으로 이런 물질을 방출하면 세계의 특정 지역에 피해를 줄 수 있고, 온실 가스 배출을 줄이려는 노력을 좌절시키거나, 국가 간 갈등을 촉발할 수 있으며, 그 외에도 역효과가 있을 수 있다고 우려합니다.
Ng의 에뮬레이터인 Planet Parasol의 목표는 더 많은 사람들이 태양 지구공학에 대해 생각하고, 그러한 개입에 수반되는 잠재적인 상충 관계를 탐구하고, 그 결과를 사용하여 기후 행동에 대한 우리의 선택 사항을 논의하고 토론하도록 하는 것입니다. 코넬, 캘리포니아 대학교 샌디에이고 및 기타 기관의 연구자들과 협력하여 개발된 이 도구는 또한 AI가 태양 지구공학에 대한 우리의 이해를 발전시키는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 강조합니다.
현재 버전은 기본에 불과합니다. 사용자는 다양한 배출 시나리오와 매년 방출되는 다양한 양의 입자를 선택할 수 있습니다. 피나투보 분출의 25%에서 125%까지.
Planet Parasol은 2100년까지 전 세계적으로 온난화 수준을 나타내는 발산선 한 쌍을 표시합니다. 하나는 태양 지구공학 없이 발생할 수 있는 꾸준한 온도 상승을 보여주고, 다른 하나는 선택한 시나리오에서 얼마나 많은 온난화를 줄일 수 있는지를 나타냅니다. 이 모델은 또한 열 지도에서 지역별 온도 차이를 강조할 수 있습니다.
수십 년에 걸쳐 다양한 수준의 개입을 나타내는 오르막, 내리막, 구불구불한 선을 직접 그려 반사 에어로졸이 방출될 때 어떤 일이 일어나는지 확인할 수도 있습니다.
저는 “종료 충격” 시나리오로 알려진 것을 시뮬레이션하여, 어떤 이유에서인지 세계가 태양 지구공학을 높은 수준에서 사용한 후 갑자기 중단하거나 줄여야 한다면 온도가 얼마나 상승할지 알아보았습니다. 그 후에 발생할 수 있는 갑작스러운 온난화 급증은 종종 지구공학의 위험으로 언급됩니다. 이 모델은 지구 온도가 그 후 몇 년 동안 빠르게 상승할 것으로 예측하지만, 이 시뮬레이션에 참여한 국가들이 처음에 그러한 개입을 하지 않았다면 있었을 곡선으로 완전히 회복하려면 수십 년이 걸릴 수 있습니다.
분명히 말해서, 이것은 과장된 시나리오이며, 저는 온난화와 지구공학을 최대한 활용했습니다. 아무도 이런 것을 제안하지 않습니다. 저는 무슨 일이 일어날지 보려고 놀고 있었습니다. 글쎄요, 에뮬레이터가 할 수 있는 일이니까요.
당신도 직접 시도해 볼 수 있습니다 여기.
에뮬레이터는 사실상 단순화된 기후 모델입니다. 행성의 복잡하고 상호 연결된 프로세스를 시뮬레이션하지 않기 때문에 정확하지는 않습니다. 하지만 실행하는 데 많은 시간과 컴퓨팅 파워가 필요하지 않습니다.
국제 협상가와 정책 입안자는 종종 다음과 같은 기후 에뮬레이터를 사용합니다. 엔로드온실 가스 배출에 대한 잠재적인 규칙이나 공약이 어떤 영향을 미칠지 빠르고 대략적으로 파악해보세요.
Cornell의 태양 지구공학에 집중하는 기후 과학자이자 Planet Parasol에 기여한 Daniele Visioni는 Parasol 팀이 사람들이 다양한 태양 지구공학 시나리오의 잠재적 효과를 평가할 수 있도록 특별히 유사한 도구를 개발하기를 원했다고 말했습니다. 이전 에뮬레이터).
기후 모델은 꾸준히 더욱 강력해지고 있으며, 더 높은 해상도에서 더 많은 지구 시스템 프로세스를 시뮬레이션하고, 그렇게 하면서 점점 더 많은 정보를 내뿜고 있습니다. AI는 그 데이터에서 의미와 이해를 도출하는 데 적합합니다. 방대한 데이터 세트 내에서 패턴을 발견하고 이를 기반으로 결과를 예측하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다.
스탠포드의 Ng의 머신 러닝 그룹은 기후 관련 주제의 증가하는 목록에 AI를 적용했습니다. 다른 프로젝트들 중에서, 그것은 출처를 식별하는 도구를 개발했습니다. 메탄 배출인식하다 삼림 벌채의 원인그리고 예측하다 태양 에너지의 가용성. Ng는 또한 다음을 감독하는 데 도움을 줍니다. 기후 변화를 위한 AI 대학의 부트캠프.
하지만 그는 기후 변화의 위협과 AI가 연구 분야를 발전시키는 데 수행할 수 있는 역할을 감안하여, 태양 지구공학(때로는 태양 복사 관리 또는 SRM이라고도 함)의 잠재력을 탐구하는 데 점점 더 많은 시간을 할애하고 있다고 말합니다.
그는 이메일에서 “기후 변화, 무엇보다도 탈탄소화를 해결하기 위해 할 수 있는 일이 많고 사회 전체가 노력해야 할 일도 많다”고 적었습니다. “그리고 SRM은 제가 지금 기후 관련 노력의 대부분을 집중하고 있는 곳입니다. 엔지니어와 연구자가 (탈탄소화 외에도) 큰 변화를 만들 수 있는 곳 중 하나이기 때문입니다.”
2022년에 조각Ng는 AI가 지구공학 연구에서 여러 가지 중요한 역할을 할 수 있다고 언급했습니다. 여기에는 반사 입자를 분산시키는 “고고도 드론을 자율적으로 조종”하고, 특정 지역에 걸친 지구공학의 효과를 모델링하고, 기술을 최적화하는 것이 포함됩니다.
Planet Parasol 자체는 다른 것 위에 지어졌습니다. 기후 에뮬레이터리즈 대학과 옥스퍼드 대학의 연구자들이 개발한 이 시스템은 물리 법칙에 의존하여 다양한 시나리오에서 지구 평균 기온을 예측합니다. 그런 다음 Ng의 팀은 머신 러닝을 활용하여 다양한 수준의 태양 지구공학으로 인해 발생할 수 있는 지역적 냉각 효과를 추정했습니다. 스탠포드 연구 그룹의 대학원생인 Jeremy Irvin이 말했습니다.
그러나 현재 버전의 도구의 가장 분명한 한계 중 하나는 결과가 눈부시게 보인다는 것입니다. 제가 테스트한 시나리오에서 태양 지구공학은 앞으로 수십 년 동안 예상되는 기온 상승을 깔끔하게 차단하는데, 그럴 수도 있습니다.
그러면 이런 도구를 가끔 사용하는 사람은 “좋아, 한 번 해 보자!”고 생각할 수도 있을 겁니다.
하지만 태양 지구공학이 세계에 평균적으로 도움이 된다고 하더라도, 보호 오존층에 피해를 주고, 지역적 강우 패턴을 교란시키고, 농업 생산성을 떨어뜨리고, 전염병의 분포를 변화시키는 등 여전히 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
아직 그 어떤 것도 결과에 통합되지 않았습니다. 게다가 기후 에뮬레이터는 깊이 복잡한 사회적 우려를 해결할 수 있는 장비가 없습니다. 예를 들어, 그러한 가능성을 연구하는 것이 기후 변화의 근본 원인을 해결해야 하는 압력을 완화할 수 있을까요? 지구 규모에서 작동하는 도구를 전 세계적으로 공평하게 관리할 수 있을까요? Planet Parasol은 그 두 가지 질문에 모두 답할 수 없습니다.
버팔로 대학의 환경 사회 과학자이자 저자인 Holly Buck 지구공학 이후이와 유사한 방식으로 이러한 도구의 보다 광범위한 가치에 대해 의문을 제기했습니다.
그녀는 태양 지구공학을 주제로 진행한 포커스 그룹 토론에서 사람들이 모델로 나타난 결과를 보지 않고도 그것이 지구 온난화를 억제할 수 있다는 개념을 쉽게 이해한다는 것을 발견했습니다.
“그들은 무엇이 잘못될 수 있는지, 강수량과 극한 날씨에 미치는 영향, 누가 통제할 것인지, 문제의 근원을 다루지 못하는 것이 실존적으로 무엇을 의미하는지 등에 대해 듣고 싶어합니다.” 그녀는 이메일에서 이렇게 말했습니다. “그래서 누가 실제로 이것을 어떻게 사용할지 상상하기 어렵습니다.”
Visioni는 그룹이 페이지 상단에 주요 과제와 우려 사항을 강조하는 것을 중요하게 여겼다고 설명했습니다. 그는 불확실성, 상충 관계 및 지역적 영향에 대한 보다 완전한 감각을 제공하는 방식으로 시간이 지남에 따라 도구를 개선할 계획이라고 덧붙였습니다.
“이건 어렵고, 저도 당신의 동일한 관찰에 대해 많은 고민을 했습니다.” Visioni가 이메일로 썼습니다. “하지만 동시에 … 무언가를 내려놓고 일할 가치가 있다는 결론에 도달했습니다.[ing] 완벽하고 섬세한 버전을 얻을 때까지 기다리기보다는 사용자 피드백을 통해 개선하는 것이 좋습니다.”
도구의 가치에 대해 Irvin은 온도 감소가 명확하게 표현된 것을 보면 “더 강하고 지속적인 인상”을 남길 수 있다고 덧붙였습니다.
그는 “우리는 잠재적 구현에 앞서 다른 우려 분야에 대한 과학을 발전시키기 위해 더 많은 연구를 요구하고 있으며, 이 도구가 사람들이 SAI의 역량을 이해하고 이에 대한 미래 연구를 지원하는 데 도움이 되기를 바랍니다.”라고 말했습니다.
