재생 가능 에너지 프로젝트에서 CEQA 및 NEPA 프로세스를 간소화하기위한 AI의 힘을 활용
Nader Khalil에 의해 작성
캘리포니아의 대규모 재생 에너지 프로젝트를 수행하는 환경 플래너로서 저는 CEQA (California Environmental Quality Act) 및 국가 환경 정책법 (NEPA) 프로세스를 탐색하는 복잡성과 과제를 직접 목격했습니다. 이러한 필수 규정은 환경 영향이 철저히 평가되고 완화되도록 보장하지만 길고 자원 집약적 인 검토로 이어질 수도 있습니다 [1]. 그러나 인공 지능 (AI)의 출현은 최고 수준의 환경 보호 표준을 유지하면서 이러한 프로세스를 간소화 할 수있는 독특한 기회를 제시합니다.
AI는 CEQA 및 NEPA 프로세스의 다양한 단계를 자동화하고 신속하게하여 환경 검토를 수행하는 방식을 혁명 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI의 가장 중요한 장점 중 하나는 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석하는 능력입니다 [2]. 딥 러닝 및 컨볼 루션 신경망과 같은 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 고해상도 위성 이미지, LIDAR 데이터 및 복잡한 생태 모델을 포함한 대형 데이터 세트를 처리하고 해석 할 수 있습니다 [3]. 이러한 고급 AI 기술은 중요한 서식지를 식별하고 토지 사용 패턴을 평가하며 전례없는 정확도와 효율성으로 잠재적 인 환경 영향을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI는 인간 검토 자에게 즉시 명백하지 않은 패턴과 통찰력을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 정서 분석 및 주제 모델링과 같은 자연 언어 처리 (NLP) 기술을 사용하여 공개 의견을 분석하고 일반적인 주제와 우려를 식별 할 수 있습니다 [4]. 이 정보는 프로젝트 설계 및 완화 전략을 알리는 데 사용될 수 있으며, 대중의 의견이 의사 결정 프로세스에 효과적으로 통합되도록합니다..
AI가 중요한 영향을 줄 수있는 다른 영역은 데이터 입력, 문서 조직 및 보고서 생성과 같은 일상적인 작업의 자동화에 있습니다. 로봇 프로세스 자동화 (RPA) 및 지능형 문서 처리 (IDP)와 같은 AI 기반 도구를 통합함으로써 이러한 시간 소모적 작업을 간소화하고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다 [5]. 이를 통해 환경 플래너는 이해 관계자 참여 및 영향 분석과 같은 검토 프로세스의보다 복잡하고 전략적인 측면에 집중할 수 있습니다.
그러나 AI는 인간의 전문 지식과 판단을 대체하지 않는 것이 중요합니다. 오히려 그것은 환경 플래너의 작업을 강화하고 지원할 수있는 강력한 도구입니다 [6]. AI를 CEQA 및 NEPA 프로세스에 통합함에 따라 기술이 투명하고 책임있는 방식으로 사용되도록하는 것이 중요합니다. 여기에는 AI 모델의 엄격한 테스트 및 검증, 기술이 의도 한 목표를 달성 할 수 있도록 지속적인 모니터링 및 조정이 포함됩니다.
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결론적으로, AI를 CEQA 및 NEPA 프로세스에 통합하면 재생 가능 에너지 프로젝트에서 환경 검토의 효율성, 정확성 및 효과를 향상시킬 수있는 중요한 기회를 나타냅니다. 환경 기획자로서,이 기술의 힘을 탐색하고 활용하여 모든 사람에게보다 지속 가능하고 탄력적 인 미래를 만들어내는 것은 우리의 책임입니다. AI 혁신의 최전선에 머무르고 업계의 이해 관계자와 협력 하여이 혁신적인 기술의 잠재력을 최대한 발휘하고 더 친환경적이고 번영하는 미래를위한 길을 열어 줄 수 있습니다..
참조 :
[1] 환경 품질 협의회. (2020). NEPA 현대화.https : //www.whitehouse.gov/ceq/nepa-modernization/
[2] Davenport, T.H., & Ronanki, R. (2018). 현실 세계를위한 인공 지능. 하버드 비즈니스 리뷰, 96 (1), 108-116.
[3] Rolnick, D., Donti, P.L., Kaack, L. H., Kochanski, K., Lacoste, A., Sankaran, K., ... & Bengio, Y. (2019). 기계 학습으로 기후 변화를 해결합니다. Arxiv preprint arxiv : 1906.05433.
[4] Kirilenko, A.P., & Stepchenkova, S. O. (2018). 기후 변화에 대한 공개 마이크로 블로깅 : 전 세계 트위터 1 년. 글로벌 환경 변화, 47, 46-53.
[5] Pricewaterhousecoopers. (2017). 상을 크기 징수 : 비즈니스에 대한 AI의 진정한 가치는 무엇이며 어떻게 대문자를 활용할 수 있습니까?https : //www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-온 카지노-analysy-sizing-sprize-report.pdf
[6] Nils J. Nilsson. (2010). 인공 지능에 대한 탐구 : 아이디어와 업적의 역사. 케임브리지 대학교 출판부
[7] 캘리포니아 에너지위원회. (2021). 에너지의 인공 지능 응용 발전.