광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
로고

[AI 인공지능분석] 인공지능 분석에 의하면 50만개의 연구결과를 분석해보니, 전 세계의 기아를 종식시킬 수 있는 방법이 나왔다. 약간의 투자가 필요하다. 140억 달러는 미국이 매년 군대에 지출하는 비용의 약 2%이다.

박민제 | 기사입력 2020/10/22 [10:57]

[AI 인공지능분석] 인공지능 분석에 의하면 50만개의 연구결과를 분석해보니, 전 세계의 기아를 종식시킬 수 있는 방법이 나왔다. 약간의 투자가 필요하다. 140억 달러는 미국이 매년 군대에 지출하는 비용의 약 2%이다.

박민제 | 입력 : 2020/10/22 [10:57]
[AI 인공지능분석] 인공지능 분석에 의하면 50만개의 연구결과를 분석해보니, 전 세계의 기아를 종식시킬 수 있는 방법이 나왔다.  2020. 10. 21
 
 

C1C8AB54-1014-44FD-A68A-59D8302252BC

인도농부가 아삼의 논에서 수확 한 쌀을 말린다.

기아를 종식시키는 것은 10년 동안 유엔의 최우선 과제 중 하나이다. 그러나 세계는 지난 5년 동안 6천만 명이 기아를 겪고 있으며 전 세계적으로 약 6억 9000만 명이 빈곤이 증가하면서 뒤쳐지고있는 것으로 보인다.

이러한 추세를 되돌릴 수 있도록 70명의 연구팀이  Nature Food, Nature Plants 및 Nature Sustainability에 대한 8개의 획기적인 연구시리즈를 발표했다. 과학자들은 기계 학습으로 전환하여 500,000건의 연구와 세계의 식량시스템을 기록한 백서를 결합했다. 결과는 10년 동안 세계 기아문제를 해결할 수있는 경로가 있지만, 이러한 경로가 평등하고 생물권을 파괴하지 않도록하기 위해 채워야하는 지식에도 큰 차이가 있음을 보여준다.

연구의 폭발적인 폭발에도 불구하고 세계 기아와 같은 다루기 힘든 문제가 남아 있으며 경우에 따라 더욱 악화되고 있다. 부분적으로는 새로운 정보가 실제로 지식과 지혜로 바꾸는 우리의 능력을 능가하기 때문이다. 엄청난 가속은 1700년대에 시작되었고 인터넷시대에 과도하게 급증했다. 연구에 따르면 지난 10년 동안 과학인용이 2배로 증가한 것으로 나타났다. 기계학습을 사용하여 이렇게 증가하는 정보를 분석하는 것은 모든 것을 이해하는 핵심 방법 중 하나다.

기후, 사회, 농업과학자 및 경제학자그룹 Ceres2030의 연구원들은 10년 기아 종식 목표를 달성하는 방법에 대한 질문에 답하기 위해 노력하고 있다. 이것은 유엔의 지속 가능한 개발 목표 중 하나이며, 지금까지 세계가 의미있는 진전을 이루지 못한 높은 이상입니다. 배를 바로 잡기 위해 Ceres2030 팀은 인공지능을 도입하여 어떤 연구 결과가 효과적 이었는지 확인했다. 문헌검토는 완료하는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸리는 힘든 과정이 될 수 있다.

그러나 일련의 기성 알고리즘을 추출하고 무엇을 찾아야하는지 교육 한 후, 팀은 수확량을 개선하거나 기아를 줄이는 데 도움이되는 농업 관행 및 개발 개입에 대한 50 만 개의 문헌을 분석하도록 이를 공개했다. 기계학습이 연구데이터 세트를 실제로 유용한 것으로 축소하는 데 일주일이 걸렸다.

데이터 자체를 제공하는 것은 실제로 연구가 분류되는 방식의 약점을 드러냈다. 연구에 따르면 백서와 정책브리핑은 웹 개발의 암흑기에 구축된 대행사 웹사이트에 종종 숨겨져 있으며 "여러 인용을 선택하고 다운로드 할 수있는 기본기능조차 부족"하다. 그것만으로도 인터넷을 정리하고 유용한 정보는 말할 것도없이 모든 정보에 액세스 할 수 있도록 만들어야한다.

그 결과 유엔식량농업기구와 독일개발연구센터가 실시한 또 다른 분석과 함께, 기아를 종식시키기 위해 세계가 올해 140억 달러를 투자해야하는데 이는 현재 수준의 두 배이다. 비교하자면 140억 달러는 미국이 매년 군대에 지출하는 비용의 약 2%이다.

“세상은 모든 사람을 먹일 충분한 식량을 생산한다. 단지 잘 배달되지 않을 뿐이다. 따라서 6억 9천만 명이 영양실조 상태에 있고 20억 명이 충분한 양의 안전하고 영양가있는 음식에 정기적으로 접근하지 못하고 있으며 30억 명이 건강한 식단을 감당할 수 없다는 것은 용납 할 수 없다.”라고 FAO의 수석이코노미스트 Maximo Torero는 성명에서 말했다.  부유한 국가들이 원조 약속을 2배로 늘리고 가난한 국가들이 농업 R & D, 기술, 혁신, 교육, 사회 보호 및 무역 촉진에 대한 비용 효과적인 개입의 우선 순위를 정하고 적절하게 목표를 정하고 확장하도록 돕는다면 2030년까지 기아를 종식시킬 수 있다.”

기계 학습 분석은 원조를 최대한 활용하기 위해 그 돈이 어디를 목표로 삼을 수 있는지 보여준다. 예를 들어, 연구 결과에 따르면 소규모 농장의 4분의 3이상이 물 부족 지역에 위치해 있다. 이 지역은 지구가 뜨거워 짐에 따라 미래에 더 많은 물 스트레스를 받게 된다. 농부들의 대처를 돕기 위해 문헌의 기계학습 분석은 가축에 대한 투자의 가치와 휴대폰데이터네트워크에 대한 접속을 개선하는 것을 지적했다. 전자는 생산성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있고 후자는 일기예보를 얻고 빗물과 폐기물을 최소화하기 위해 비 사이에 비료를 적용 할 시기를 목표로 삼을 수 있다.

그러나 여기에서 인간의 손길이 들어오는 곳이다. 연구원들은 또한 기계학습 분석이 자원 과용을 줄이고 소득의 다양성 층을 제공하기위한 목표 된 방법으로 이 2가지 개입의 이점을 지적했지만 격차가 있음을 발견했다. 인공지능에 의해 준비된 많은 연구는 성별과 같은 주요 변수를 포함하지 못했고 지난 10년 동안 환경영향을 조사한 사람은 거의 없었다. 여성이 농부와 농업 노동자의 43%를 차지하지만 일과 그들이 소유하거나 일하는 토지의 양과 관련하여 불균형적인 부담을지는 세상에서 특히 여성을 도울 수있는 개입을 찾는 것이 기아를 종식시키는 데 가장 중요하다. 빈곤종식, 성 평등 달성과 같은 다른 지속가능한 개발 목표를 달성한다.

분석은 또한 이전의 많은 연구가 인간의 안녕을 개선하기보다는 작물 수확량에 주로 초점을 맞추고 있음을 보여준다. 이는 훨씬 더 전체론적이며 더 중요한 성공 척도입니다. 영양, 메트릭 작물 수확량이 완전히 누락되거나 농부가 미래의 기후변화에 대비하는 방법을 고려한 연구는 거의 없다. 기아를 종식시키기위한 투자를 현명하게 사용하려면 더 많은 연구와 빠른 속도가 필요하다.

다른 그룹들은 또한 우리의 식단, 음식물 쓰레기, 농업 시스템의 수정을 통해 웰빙과 지구 간의 균형을 유지하는 방법에 대한 아이디어를 내놓았다. 특히 작년의 EAT-Lancet 보고서가 그랬다. 이 모든 작업의 ​​결과, 특히 새로운 기계학습 분석은 수행해야 할 작업의 양과 기술 주의적 접근방식만으로는 해결되지 않는 이유를 지적한다.

Gizmodo.com

 

 

 
기후변화, 빈곤퇴치, 식량부족 관련기사목록
광고
광고
광고
광고
광고
광고
광고
많이 본 기사