FireAId 이니셔티브는 세계 경제 포럼(WEF) 산하 4차 산업혁명센터, 코치 홀딩(Koc Holding), 터키 농림부, 그리고 딜로이트의 협력으로 탄생했습니다. 튀르키예(Türkiye)에서 진행된 시범 프로그램의 일환으로 AI와 머신러닝 알고리즘을 활용하는 인터랙티브 산불 위험 지도가 개발되었습니다. 이 지도는 과거, 기상, 지리 데이터를 포함한 다양한 데이터 소스를 기반으로 최적의 자원 배분을 위한 모델을 구축합니다.
Weforum에 따르면, 터키에서의 성공적인 적용 덕분에 24시간 전 산불 예측 정확도가 최대 80%에 달했습니다. 이 정보는 관계 당국이 사전에 대비하고 대응할 수 있도록 지원합니다. 시범 프로그램의 성공은 AI가 산불 관리 기관 지원 및 인명 구조, 재산 보호, 환경 보호, 그리고 산불 피해 감소에 얼마나 효과적인지를 보여줍니다.
지역사회에서는 AI 외에도 드론과 같은 다른 신기술을 산불 관리에 적용하는 방안도 모색하고 있습니다.
기후 변화는 오늘날 가장 시급한 문제 중 하나이며, 그 영향은 산불의 빈도, 심각성, 그리고 확산에서 뚜렷하게 드러납니다. 국립기관간소방센터(NIFC)의 자료에 따르면, 1982년 이후 매년 약 300만 에이커의 토지가 화재로 피해를 입었습니다. 2000년 이후 이 수치는 매년 700만 에이커로 증가했습니다.
산불은 주택, 기반 시설, 그리고 농경지 를 빠르게 파괴할 수 있어 농촌 지역에 심각한 위협을 가합니다. 야생 동물 또한 대량으로 소실됩니다. 천연자원과 재산을 파괴하는 것 외에도, 산불은 피해 지역 주민들에게 심각한 건강 문제를 야기합니다.
2023년 다보스 세계 경제포럼(WEF) 연차총회에서 포럼은 산불 예방을 위한 FireAId 시범 사업의 결과를 담은 보고서를 발표했습니다. 코치 홀딩(Koc Holding)의 레벤트 차키로글루 CEO는 알고리즘과 소스 코드가 공개될 수 있으며, 이를 통해 FireAId 이니셔티브의 역량과 영향력이 더욱 커질 수 있다고 강조했습니다.
더 많은 훈련 데이터가 수집될수록 알고리즘의 효율성이 높아지고 다양한 변수를 기반으로 복잡한 예측을 수행할 수 있습니다. 기존의 산불 예측 AI 기술은 비선형 데이터 패턴을 해석하는 데 어려움을 겪었지만, 새로운 알고리즘은 매일 데이터를 해석합니다. 산불은 항상 일정한 패턴을 따르는 것은 아니며, 머신러닝 모델은 이를 극복해야 합니다. 과학자들은 예측 불가능한 산불에 대비하여 FireAId를 최적화하기 위해 새로운 기술을 적용하고 있습니다.
글로벌 FireAId Alliance는 초기 시범 사업의 성공을 바탕으로 결성되었으며, AI의 힘을 활용하여 산불 관리에 대한 전 세계적인 인식을 제고하는 것을 목표로 합니다. 산불 예측 및 예방에 AI를 우선시하면 비용을 절감하고 규모에 따른 효율성을 높일 수 있습니다.
(Weforum에 따르면)
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