블룸버그 연구소(Bloomberg Quant Research)와 아마존 웹서비스가 머신러닝으로 기업 탄소 배출량 측정 기술을 개발했다고 기술전문매체 '벤처비트'(VentureBeat)가 13일(현지시각) 보도했다.
두 연구소는 이달 9일 코넬대학교 컴퓨터과학 연구소에 기술 보고서를 제출했다. 연구진은 해당 머신러닝으로 의료, 기술, 금융 뿐만 아니라 부동산, 커뮤니케이션 등 다양한 산업에 배출되는 탄소 측정이 가능하다고 밝혔다.
보고서에 따르면, 이번 머신러닝은 기존의 전통적 통계 방식에서 벗어나 훈련했다. 이전 방식은 기본 전제를 가지고 시작해서, 틀린 측정 결과가 나오기 일쑤였다. 예를 들어 기존에는 '동일한 산업에 있는 기업이 방출하는 탄소량은 같다'는 전제에서 시작했다.
이는 현실과 동떨어진 결과가 나올 수 있다. 같은 산업에 있어도 기업은 규모, 수입, 경영진 능력에 따라 탄소 배출량이 다르기 때문이다. 이번 연구에서는 어떠한 전제도 가정하지 않았다. 측정 정확도를 높이기 위함이다.
정확도 측정 결과 "이 모델은 거의 완벽하게 기업에서 배출하는 탄소량을 측정한다"고 연구진은 말했다.
머신러닝은 기업 재무 상태나 수입, 위치 및 ESG 기록이 있는 데이터에서 1천 개에 달하는 특징점과 약 2만 5천 개의 공개된 탄소 배출 사례로 훈련했다.
벤처비트 보도에 따르면, ESG는 500개가 넘는 분석 단위가 있다. 탄소 배출, 에너지 사용량, 인권, 인종 다양성, 경영진 능력, 직원과 기업 관계 등으로 머신러닝 훈련에 다양성을 준다.
ESG(Environmental, Social and Governance)는 기업의 비재무적 요소인 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance)를 의미한다. 기업활동에 친환경, 사회적책임 경영, 지배구조 개선 등 투명경영을 고려해야 지속 가능한 발전이 가능하다고 본다.
연구진은 "파리기후협정을 맺은 200개 국가에서 겨우 2.27%의 기업만 온실가스 배출량을 공개했다"며 "기업 간 탄소중립(net-zero) 실현을 위해 연구했다"고 밝혔다.
AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com
