Month: 10월 2020

환경공학

환경공학전공(
물은 마시기에 안전한가? 공기가 숨쉬기에 위험한가? 우리가 잡은 생선을 먹을까, 아니면 우리가 기르는 농작물을 먹을까? 우리의 생활과 업무공간은 우리의 건강에 특별한 위협을 가하는가? 환경 공학자들은 매일 이러한 중요한 질문에 답하고 자연 환경 시스템과 인간 사회 사이의 문턱에 서 있다. 토목환경공학부 환경공학과 이학사는 차세대 환경기술자를 교육하기 위해 학제간 접근방식을 취한다. ABET가 인가한 이 프로그램의 4년제 커리큘럼은 학생들에게 환경공학 교장에 대한 건전한 기반과 기초과학, 사회과학, 인문사회, 공공정책 등 다른 핵심 분야를 교과과정에 통합할 수 있는 기회를 제공한다. 우리의 2년간의 석사 과정은 환경 공학과 순환 경제 분야의 전문가들을 교육한다. 우리와 함께 당신은 깨끗한 물을 생산하고, 영양소와 금속을 회수하고, 오염을 최소화하고, 천연자원의 지속가능한 사용을 지원하기 위한 과정과 기술에 대해 배울 것이다. 따라서 환경 지속가능성을 촉진하는 데 전문가가 될 것이다. 석사 프로그램에서 성공적인 학생이 되려면 환경 공학, 생명 공학 또는 자연 과학과 같은 해당 공학 분야의 경력이 있어야 한다. 우리는 미래에 대한 강한 동기부여와 비전인 수학에 대한 숙련도를 높이 평가한다. 우리 과정은 분자생물학 수준에서 폐수처리 및 자동화에 이르는 광범위한 주제를 제공한다. 이를 통해 지속 가능한 환경 기술, 디지털 애플리케이션, 첨단 바이오프로세서 또는 순환 경제를 위한 거버넌스 등에 초점을 맞출 수 있다. 전문적인 훈련과 석사 논문 작업을 통해 환경 분야에서의 경력 및 네트워크 구축을 시작할 수 있다. 습득한 도구와 환경 지속가능성에 대한 이해, 그리고 공학적인 사고방식으로 환경공학의 다양한 분야에서 뛰어난 경력기회를 가질 수 있을 것이다. 졸업생들은 예를 들어 공정 엔지니어, 컨설턴트 또는 산업 및 지방자치단체의 프로젝트 매니저로 채용될 수 있다. 원한다면 박사학위를 위해 공부를 계속할 수도 있다. 토목환경공학(CEE)은 토목·건축·운반구조·환경공학·건축구조·자재·건축관리 등과 관련된 연구논문을 원론적으로 게재하는 과학 기술 저널이다. CEE는 1년에 두 번 발행된다. CEE 저널은 2004년 10월 5일 슬로바키아 질리나 대학의 토목 공학 교수진에 의해 설립되었다. 토목공학부는 1953년 프라하 철도교통대학(옛 체코슬로바키아)의 창립 5개 교수 중 한 명으로 설립되었다. 1959년 질리나 시로 이전하면서 교직원들은 더욱 발전하고 싶은 충동을 갖게 되었다. 현재, 이 교수진은 토목 및 환경 공학의 다양한 기술 분야에서 학사, 석사 및 박사 과정을 제공하는 매우 존경 받는 과학 및 교육 기관이다. 교수진은 과학적인 연구와 전문적 활동에서 운송구조와 건물의 설계, 신소재 활용, 녹색건축물의 설계, 기술적 과정과 수치 시뮬레이션, 교통의 환경적 측면 등과 관련된 이론적 문제를 해결하는 데 주력하고 있다. 문명의 새벽부터 인간은 자신의 욕구를 수용하고 충족시키기 위해 환경을 변화시켰다. 예를 들어, 농업, 광업, 제조, 운송, 에너지 생산의 발전은 수세기 동안 삶의 수준을 극적으로 향상시켰다. 그러나, 이러한 진보는 지구의 자연 시스템에 대한 비용으로 달성되었고, 아직 모두에게 더 공평하게 분배되지 않았다. 산업 시대의 도래와 그에 따른 급속한 인구 증가로 환경에 대한 인간의 영향은 가속화되었고, 인간 사회와 환경 사이에 상당한 마찰 영역을 만들어냈다. 최악의 경우, 인간의 존재는 도시에 드리워진 오염, 숲 대신 무질서하게 뻗어나가는 개발, 강, 호수, 토양에 스며드는 위험한 화학물질, 사라지는 종, 변화하는 기후에서 나타난다. 환경공학 분야는 인간 활동과 관련된 부작용을 완화하면서 인간 및 환경적 요구를 지원하기 위해 등장했다. 천연자원과 인체의 건강을 보호하려는 대중의 정서와 가장 끔찍한 형태의 환경 피해를 줄이기 위한 법률에 의해 추진된 이 분야는 지난 수십 년 동안 괄목할 만한 성공을 거두었다. 그러나 과거의 해법은 미래의 문제를 해결하기에 충분하지 않을 것이다. 인류가 점점 늘어나고 다양한 도전에 직면함에 따라, 환경 공학 분야는 그 고유한 강점을 기반으로 구축되어야 하며, 선견지명이 있는 해결책들을 영감을 주고 실행해야 하며, 사람들과 행성의 최고의 이익에 봉사하기 위해 계속해서 진화해야 한다.

1. 환경공학이란 무엇인가?
환경공학은 그 실무자들이 다루는 광범위한 문제들로 가장 잘 특징지어진다. 대체로, 환경 공학자들은 인간과 환경 사이의 인터페이스에서 시스템과 솔루션을 설계한다. 역사적으로, 이 작업은 위생 시스템 설계와 공중 보건 보호에 대한 현장의 뿌리를 끌어내면서, 물의 공급과 폐수의 처리에 초점을 맞췄다. 1970년대에는 환경공학이라는 용어가 전기의 위생공학이라는 용어를 대체했는데, 그 분야의 초점이 공기, 물, 토양의 오염 완화를 포함하도록 넓어졌기 때문이다. 비슷한 시기에, 설계에 대한 이 분야의 접근방식은 공학적 처리 시스템에 초점을 맞추는 것에서 생태학적 원리와 과정에 대한 더 큰 강조로 전환되었다. 보다 최근에는, 이 분야가 새롭게 부상하는 오염물질, 재화와 물질로부터의 화학적 노출, 녹색 제조업과 지속 가능한 도시설계와 같은 노력을 다루기 위해 더욱 확대되었다. 이러한 활동을 지원하기 위해, 많은 환경 기술자들은 수문학, 미생물학, 화학, 시스템 설계, 시민 기반 시설을 포함한 다양한 분야의 전문지식을 습득했다. 환경 기술자의 약 절반은 대학원 학위를 가지고 있다; 실무자들은 다양한 분야에 그들의 기술을 적용한다.

 

 

인공지능

인공지능은 어떻게 작동하는가?
기계는 생각할 수 있는가?  수학자 앨런 튜링은 나치 암호화 기계 에니그마를 부수고 연합군의 제2차 세계대전을 승리로 이끈 지 10년도 채 되지 않아 “기계들이 생각할 수 있을까?”라는 간단한 질문으로 역사를 두 번째로 바꿨다. 튜링의 논문 ‘컴퓨팅 기계와 인텔리전스'(1950년)와 그에 따른 튜링 테스트는 인공지능의 근본적인 목표와 비전을 정립했다.인공지능이란 무엇인가핵심인 AI는 튜링의 질문에 긍정으로 답하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야다. 그것은 기계에서 인간의 지능을 복제하거나 시뮬레이션하려는 노력이다. 인공지능의 광범위한 목표는 많은 의문과 논쟁을 불러일으켰다. 그만큼 그 분야에 대한 어떤 단일한 정의도 보편적으로 받아들여지지 않는다. AI를 단순히 ‘지능이 뛰어난 구축 기계’로 규정할 때 가장 큰 제약은 인공지능이 무엇인지 실제로 설명하지 않는다는 점이다. 무엇이 기계를 지능적으로 만드는가? 그들의 획기적인 교과서인 인공지능: 현대적 접근법, 작가 스튜어트 러셀과 피터 노비그는 기계에서 지능적인 요원을 주제로 그들의 작품을 통일시킴으로써 이 질문에 접근한다. 이를 염두에 두고 AI는 ‘환경으로부터 지각(percepts)을 받아 행동을 수행하는 요원에 대한 연구(Russel and Norvig 8i)’이다. 처음의 두 가지 아이디어는 사고 과정과 추리에 관련된 반면, 다른 아이디어들은 행동을 다룬다. 노르빅과 러셀은 “튜링 테스트에 필요한 모든 기술도 에이전트가 이성적으로 행동할 수 있게 해준다”고 언급하면서, 특히 최상의 결과를 얻기 위해 행동하는 합리적인 에이전트에 초점을 맞추고 있다. 패트릭 윈스턴 MIT 인공지능(AI) 컴퓨터공학부 교수는 AI를 “사고와 인식, 행동을 함께 묶는 루프를 목표로 하는 모델을 지원하는 표현에 의해 노출되고 제약에 의해 활성화된 알고리즘”이라고 정의한다.” 이러한 정의들이 보통 사람들에게는 추상적으로 보일 수 있지만, 그들은 이 분야를 컴퓨터 과학의 영역으로 집중하도록 돕고 기계와 프로그램을 기계 학습과 다른 인공지능 하위 집합과 함께 주입하는 청사진을 제공한다. 제러미 아친 데이터로봇 CEO는 2017년 일본 AI 체험에서 군중에게 연설하면서 오늘날 AI가 어떻게 사용되는지에 대한 다음과 같은 정의를 제시하며 연설을 시작했다. “AI는 통상적으로 인간의 지능을 필요로 하는 업무를 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템인데… 이런 인공지능 시스템 중 상당수는 머신러닝(machine learning)에 의해 구동되고, 일부는 딥러닝(deep learning)에 의해 구동되고, 일부는 규칙과 같은 매우 지루한 것에 의해 구동된다.” 협소한 AI: 때로는 ‘약한 AI’라고 부르기도 하는데, 이런 종류의 인공지능은 제한된 맥락 안에서 작동하며 인간 지능을 시뮬레이션하는 것이다. 좁은 AI는 종종 단일 업무를 매우 잘 수행하는 데 초점을 맞추고 있으며 이러한 기계들이 지능적으로 보일 수도 있지만, 가장 기본적인 인간의 지능보다도 훨씬 더 많은 제약과 제약 속에서 작동하고 있다.  인공지능(AGI) : AGI(Andic General Intelligence): 영화 속에서 흔히 볼 수 있는 인공지능(AI)은 웨스트월드의 로봇이나 스타트랙의 데이터처럼 말이다. 다음 세대. AGI는 일반적인 지능을 가진 기계로, 인간과 마찬가지로 어떤 문제라도 해결하기 위해 그 지능을 적용할 수 있다. 좁은 AI의 대부분은 기계학습과 딥러닝의 획기적인 발전에 의해 작동된다. 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 차이를 이해하는 것은 혼란스러울 수 있다. 벤처 자본가 프랭크 첸은 그들을 어떻게 구별할 것인가에 대한 좋은 개요를 제공하면서 다음과 같이 언급했다. “인공지능은 인간의 지능을 모방하려는 알고리즘과 지능의 집합체다. 머신러닝도 그중 하나고, 딥러닝도 그런 머신러닝 기법 중의 하나라고 말했다. 간단히 말해서, 머신러닝은 컴퓨터 데이터를 공급하고 통계적 기법을 사용하여 특정 작업에 대해 프로그램되지 않고 작업에서 점진적으로 더 나아지는 방법을 “학습”할 수 있도록 도와줌으로써, 수백만 줄의 서면 코드의 필요성을 제거한다. 머신러닝은 감독되는 학습(표지된 데이터 세트 사용)과 감독되지 않은 학습(표지되지 않은 데이터 세트 사용)으로 구성된다. 딥러닝(Deep Learning)은 생물학적으로 영감을 받은 신경망 구조를 통해 입력을 실행하는 머신러닝의 일종이다. 신경망에는 데이터가 처리되는 여러 개의 숨겨진 층이 들어 있어 기계가 학습에 “깊이” 갈 수 있게 하고, 최고의 결과를 위해 연결 및 가중치 입력을 한다.

1. 인공지능
어떤 작업에든 적용할 수 있는 인간 수준의 지능을 갖춘 기계를 만드는 것은 많은 AI 연구자들의 성배지만 AGI를 향한 탐구는 난항을 겪어왔다. “어느 환경에서나 배우고 행동하는 보편적인 알고리즘”(Rusel과 Norvig 27)에 대한 검색은 새로운 것이 아니지만, 시간이 지나도 근본적으로 완전한 인지 능력을 갖춘 기계를 만드는 어려움이 완화되지는 않았다.AGI는 오랫동안 초지능형 로봇이 인류를 압도하는 디스토피안 공상과학 소설의 뮤즈였지만, 전문가들은 이것이 우리가 곧 걱정할 일은 아니라는 데 동의한다.

인공지능

스탠리 큐브릭은 항상 이 이야기를 “피노키오”라고 불렀다. 그것은 진짜 소년이 되는 것을 꿈꾸는 꼭두각시 이야기를 반영했다. 그리고 결국, 안드로이드는 컴퓨터 프로그램을 가지고 있는 꼭두각시 인형이 아닐까? 결국 스티븐 스필버그의 A가 된 프로젝트. I. 인공지능”(2001)은 큐브릭으로부터 버림받은 것으로, 그 중심 인물인 진짜 어린 소년으로 보이는 안드로이드인 데이빗에 대한 접근에 만족하지 못했기 때문이다. 특수효과가 적절하지 않을 것이고 인간 배우가 너무 인간적으로 보일 것이라고 믿었던 그는 이 프로젝트를 그의 친구 스필버그에게 넘겼다. 전설에 따르면, 그는 스필버그가 “쥬라기 공원”에서 특수 효과를 보고 감명을 받아 이 같은 결정을 내렸지만, 아마도 “E. T”도 영향을 미쳤을 것이다. 스필버그가 인간의 감정을 불러일으킨 외계인을 만들 수 있다면 안드로이드로도 똑같이 할 수 있을까. 그는 할 수 있었다. 데이비드 역으로 ‘식스 센스'(1999년)에서 대성공을 거둔 헤일리 조엘 오스먼트를 캐스팅했다. 오스먼트의 존재는 영화에서 중요한 요소다; 지골로 조(Jude Law)를 포함한 다른 안드로이드들은 화장을 하고 움직이지 않는 머리카락으로 인공적으로 보이도록 만들어지지만 데이빗은 아니다. 그는 싸이버트로닉스 사의 가장 진보된 “메카”로, 너무 인간적이어서 아마도 부부의 아픈 아이를 대신할 수 있을 것이다. 스필버그와 오스먼트는 눈을 부릅뜨고 깊은 나즈베테를 가진 데이빗을 만들기 위해 함께 일한다; 그는 정말 어린 소년처럼 보이지만 확실한 제 네 사이스 콰이가 결여되어 있다. 이 현실은 처음에는 데이빗을 인간처럼 보이게 함으로써, 나중에는 데이빗을 매우 느린 공부로 보이게 함으로써, 영화를 위해서도 반대도 된다. David은 사랑하도록 프로그램되어 있다. 일단 코드로 활성화되면, 그는 활성화기를 고친다, 이 경우에는 그의 엄마(프랜스 오코너)이다. 그는 그녀를 사랑하고 그녀에게 사랑받기 위해 존재한다. 그는 실제로 매우 정교한 안드로이드이기 때문에, 우리가 그를 그 수준으로 믿는 것은 자연스러운 경향이다. 사실 그는 사랑하지 않고 사랑을 느끼지 않는다; 그는 단지 그의 코딩을 반영한다. 이 영화에 담긴 모든 사랑은 인간에 의해 소유되며, 나는 이 영화를 본래의 평론에서 제대로 반영하지 못했다. 1991년 필자는 “우리는 동물에서 구름, 컴퓨터 게임에 이르기까지 인간의 감정을 인간이 아닌 대상에 투영하는 데 전문가”라고 썼지만 그 감정은 우리의 마음에만 있다. ‘A. I.’는 이러한 특성을 엄격하게 다루어야 할 책임을 회피하고, 우리가 울기를 바라는 결말을 향해 가지만, 내가 답을 찾고 있었어야 할 바로 그 시기에 질문을 하게 했다. David의 이야기를 들려주는 이 영화의 주요 수준에서는 충분히 그렇다. 최근에 그것을 다시 보면서, 나는 더 많은 것을 알게 되었다: “A. I”는 인간에 관한 것이 전혀 아니다. 인공지능의 딜레마에 관한 것이다. 생각하는 기계는 생각할 수 없다. 그것이 할 수 있는 모든 것은 생각하는 것처럼 보여서 우리를 속일 수 있을 만큼 충분히 정교한 프로그램들을 운영하는 것이다. 튜링 테스트를 통과한 컴퓨터는 생각하지 않고 있다. 튜링 테스트를 통과하기만 하면 된다. 이 영화의 제1막에는 헨리와 모니카 스윈튼(샘 로바즈, 프랜시스 오코너)이 출연한다. 헨리는 데이빗을 집으로 데려와 그들의 아픈 아들 마틴이 남긴 공백을 메운다. 모니카는 그에게 저항하고, 그리고 나서 그를 받아들인다. 그러나 제이크가 가사상태에 빠진 애니메이션에서 깨어나 치유된 후, 4명의 가족이 있다; 제이크는 데이빗이 상품이라는 것을 충분히 알고 있지만, 데이빗은 암시하는 모든 것을 이해하지 못한다. 아마도 그의 프로그래밍은 그가 실제 소년들과 실시간으로 일대일 거래를 할 수 있도록 준비하지 않았을 것이다. 그는 엄마를 사랑하고 엄마에게 사랑받는 데 모든 시간을 보낼 수는 없다. 그는 인생을 흉내낸다. 그는 잠을 자지 않고, 취침시간을 지켜본다. 먹지는 않지만 마틴처럼 되고 싶은 욕구가 너무 강해서 시금치를 입에 밀어넣어 배선을 손상시킨다. 그는 다른 아이들에게 잔인하게 대한다. 그가 오줌을 누지 않는다고 밝히면, 한 아이가 바지를 잡고 “네가 무엇에 소변을 보지 않는지 보자.”라고 말한다. 마틴을 거의 익사시킬 정도로 그의 지시를 충실히 따른 후, 그는 스윈튼 가족의 신뢰를 잃었고 그들은 스윈튼을 없애기로 결심한다. 마치 부모들이 위험한 개를 없앨 수도 있기 때문이다. 모니카는 데이빗을 싸이버트로닉스에 돌려줄 마음이 나지 않는다. 그녀는 도중에 잠시 멈추고 그를 숲으로 풀어주는데, 그곳에서 그는 다른 자유거리 메카들과 함께 할 수 있다. 그는 죽지 않을 것이다. 춥지도 않고, 배고프지도 않고, 보아하니 연료도 무한히 공급받고 있다. 그를 자수하는 대신 그를 석방하기로 한 모니카의 결정은 데이빗과의 미련이 남아 있는 신분 확인에 근거를 두고 있다; 모니카가 자신을 사랑하도록 활성화시키면서 그녀는 그를 사랑하도록 자신을 활성화시켰다. 그의 무조건적인 사랑은 깊은 호소력이 있었을 것이다. 우리는 애완동물, 특히 진화에 의해 우리를 사랑하게 된 것 같은 개와 비슷한 방식으로 연관되어 있다.영화의 중심 연기는 데이빗이 메카들에게 권리가 없는 세상을 방황하는 모습을 보여준다. 그는 현명한 동반자로 프로그램된 그의 메카베어 테디와 함께 있고, 그들은 전문가 애호가로 프로그램된 메카인 지골로 조에 의해 발견된다. 그들은 스필버그가 디자인한 환각적인 장소 두 곳을 거대한 음향 무대로 방문한다. 하나는 인간이 메카들이 괴괴하게 파괴될 때 환호하는 WWF 이벤트와 다르지 않은 플레쉬 페어다. 데이비드, 조, 테디는 그들의 생존 프로그램 때문에 탈출했지만, 데이빗은 그가 보는 것에 실망했는가? 그는 자기 종족의 파괴와 어떻게 관련을 맺고 있는가? 그리고 루즈 시티가 있는데, 일종의 환각적인 유니버설 시티로, 조가 마법사와 상담하기 위해 그를 데려간다. 진짜 소년이 되고 싶었던 피노키오의 이야기에 매료된 데이빗은 블루요정이 자신을 인간으로 변신시켜 모니카가 자신을 사랑하고 사랑받을 수 있도록 해줄 수 있을지도 모른다는 이유를 댔다. 마법사는 그에게 단서를 준다. 조와 데이비드가 비행 기계를 포착한 후, 그들은 뉴욕을 방문한다. 뉴욕은 많은 해안 도시들이 지구 온난화로 인해 익사해 온 것처럼 말이다. 그러나 록펠러 센터의 윗층에서 그는 사이버트로닉스가 여전히 작동하고 있다는 것을 알게 되고, 그를 만든 과학자인 취미 박사(윌리엄 허트)를 만난다. 취미는 데이빗의 피노키오의 제페토 입니다. 이제 다시 David의 자신에 대한 개념과 모순되는 사건들이 있다. 으스스한 장면에서 그는 자신과 꼭 닮은 수십 명의 데이빗이 들어 있는 창고를 우연히 만나게 된다. 망연자실했나? 그가 그들을 마구 때리는가? 아니, 그는 여전히 홀린 채로 남아있어. 그는 여전히 자신을 진짜 어린 소년으로 만들 수 있는 블루요정을 찾는 데 집중하고 있다. 하지만 왜 그렇게 진짜가 되고 싶어 하냐고 물어볼 수도 있지? 부러움 때문일까, 상처받은 것일까, 질투 때문일까. 아니, 그는 그런 감정이나 어떤 감정도 가지고 있지 않은 것 같아. 그가 프로그램된 감정들을 모조품으로 만들도록 하지. 나는 그가 컴퓨터 논리의 추상적인 이유로 진짜 소년이 되기를 원한다고 생각한다. 엄마에게 사랑받고 사랑받는 사명을 다하기 위해, 그는 엄마가 선호하는 마틴처럼 되어야 한다고 결론짓는다. 이것은 빅 블루가 체스에서의 다음 움직임을 결정하는 것 이상의 감정을 수반하지 않는다. 마지막 장면에서, 이벤트는 데이빗과 테디를 물에 빠진 코니 아일랜드로 잠수함을 타고 이동시킨다. 그곳에서 그들은 제페토의 작업장은 물론 블루요정을 발견한다. 무너지는 대관람차가 잠수함을 고정시키고, 그 위에 빙하기가 내려가고 인간이 멸종되는 것처럼, 그들은 2,000년 동안 갇혀 움직이지 않고 그대로 남아 있다. 데이빗은 외계인일 수도 있지만, 분명히 매우 진보된 안드로이드인 무리에게 마침내 구조된다. 그들에게 데이빗은 헤아릴 수 없는 보물, 즉 “그는 인간을 아는 마지막 사람이다.” 그의 마음에서 그들은 그의 모든 기억을 다운로드하고, 그를 그의 어린 시절의 집을 정확히 재현한 곳으로 옮긴다. 이것은 큐브릭의 “2001년”에서 외계인에 의해 데이브를 위해 지어진 목성 너머의 침실을 생각나게 했다. 이해할 수 없는 세계에 친숙한 환경을 제공하는 것도 같은 목적을 가지고 있다. 그것은 “2001”의 보이지 않는 존재들처럼 이러한 존재들이 행동을 관찰하고 배우도록 한다. 영화를 다시 보면서 나는 왜 마지막 장면들이 ‘문제적’이라고 썼는지, 상위권을 넘고, 대답할 준비가 안 된 질문들을 제기했는지 자문해 보았다. 이번에 그들은 나를 위해 일했고, 더 큰 영향을 끼쳤다. 나는 골격의 은색 형상이 데이빗의 것보다 훨씬 앞선 세대의 안드로이드라는 가정에서부터 시작했다. 그들 역시 알고 사랑하고 인간을 섬기도록 프로그램되어야 한다. 그러한 지침들이 그들의 프로그래밍 DNA에 포함되어 있다고 가정해보자. 그들은 이제 데이빗이 엄마를 찾는 것과 비슷한 위치에 있다는 것을 알게 되었다. 그들은 그들의 기능에 중요한 요소를 놓치고 있다. 모니카의 머리카락 한 묶음과 관련된 일부 유사과학적 레게르데마 이후, 그들은 2000년의 죽음 후에 그녀를 다시 데려올 수 있다. 하지만 24시간 동안만, 이것이 시공간 연속체가 허용하는 전부다. 그들은 David를 행복하게 하기 위해 이렇게 하는가? 아니, 그들이 신경쓸까? 그리고 컴퓨터는 프로그램을 수행할 때 그렇지 않을 때보다 더 행복할까? 아니, 작동 중이거나 작동하지 않는 거야 그것은 어떤 기분인지 모른다. 내가 지금 이 영화를 읽는 방법은 다음과 같다. 이 신세대 메카들은 인간이 없으면 인간과 기능할 수 없다는 것을 인지할 수 있을 만큼 발전된 존재인데, 나는 이 영화를 처음 보는 평에 제대로 반영하지 못했다. David은 그들의 인간 과거와 유일한 연결고리다. 그들에 대해 알 수 있는 것은 무엇이든지 간에, 그는 귀중한 원천이다. 엄마랑 24시간 같이 있는 동안, 그들은 그가 능력을 최대로 발휘하는 것을 관찰한다.

생명공학

사람들은 최초의 농업 공동체를 시작으로 약 1만년 동안 삶의 질을 향상시키기 위해 생물학적 과정을 이용해왔다.  약 6,000년 전에, 인간은 빵, 알코올 음료, 치즈를 만들고 유제품을 보존하기 위해 미생물의 생물학적 과정을 두드리기 시작했다.  그러나 그러한 과정은 1960년대와 70년대에 등장하기 시작한 분자 및 세포 기술에 처음으로 광범위하게 적용되는 용어인 생명공학이 오늘날 의미하는 것은 아니다.  신생 ‘바이오텍’ 산업은 1970년대 중후반 로버트 A가 1976년 설립한 제약회사 제넨텍을 중심으로 융합하기 시작했다.  스완슨과 허버트 W. 보이어는 보이어, 폴 버그, 스탠리 N이 개척한 재조합 DNA 기술을 상용화한다.  코헨. Genentech, Amgen, Biogen, Cetus, Genex와 같은 초기 회사들은 주로 의료 및 환경 용도를 위해 유전자 조작 물질을 제조하는 것으로 시작되었다. 10년 이상 동안 생명공학 산업은 재조합 DNA 기술, 즉 유전공학에 의해 지배되었다.  이 기법은 유용한 단백질(종종 인간의 단백질)에 대한 유전자를 배양액의 효모, 박테리아 또는 포유류 세포와 같은 생산 세포에 쪼개어 부피 단백질을 생산하기 시작하는 것으로 구성된다.  유전자를 생산 세포에 쪼개는 과정에서 새로운 유기체가 만들어진다.  처음에, 생명공학 투자자들과 연구원들은 법원이 유기체에 대한 특허를 획득하는 것을 허용할 것인지에 대해 불확실했다. 결국, 자연에서 발견되고 식별된 새로운 유기체에 대한 특허는 허용되지 않았다.  그러나 1980년 미국 연방대법원은 다이아몬드 대 차크라바티의 경우 “인간이 만든 살아있는 미생물은 특허를 얻을 수 있는 물질”이라는 판결로 이 문제를 해결했다.  이 결정은 새로운 생명공학 회사들의 물결과 유아 산업의 첫 번째 투자 붐을 일으켰다.  1982년 재조합 인슐린은 유전자 공학을 통해 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 얻은 최초의 제품이 되었다.  이후 성장호르몬 재조합판, 응고인자, 적백혈구 생성을 촉진하는 단백질, 중간페론, 응고분해제 등 전 세계적으로 유전자 조작 단백질 수십 가지가 상용화됐다.  초창기 생명공학의 주요 업적은 혈장, 동물 장기, 인간 시체 같은 종래의 공급원에서 파생될 수 있는 것보다 더 많은 양의 자연적으로 발생하는 치료 분자를 생산하는 능력이었다.  재조합 단백질도 병원균에 오염되거나 알레르기 반응을 일으킬 가능성이 적다.  오늘날, 생명공학 연구원들은 질병의 근본 분자 원인을 발견하고 그 수준에서 정확하게 개입하려고 한다.  때때로 이것은 1세대 생명공학 의약품에서와 같이 신체의 자체 공급량을 증가시키거나 유전적 결함을 보충하는 치료용 단백질을 생산하는 것을 의미한다. (Gene 요법 – 필요한 단백질을 환자의 몸이나 세포에 인코딩하는 유전자의 삽입은 관련 접근법이다.) 그러나 생명공학 산업은 질병의 진행을 막는 전통적인 의약품과 단핵항체의 개발에 대한 연구도 확대했다.  그러한 단계는 유전자(유전자학), 그들이 암호화하는 단백질(단백질), 그리고 그들이 행동하는 더 큰 생물학적 경로를 통해 밝혀진다.생명공학은 위에서 언급한 도구 외에도 생물 정보를 컴퓨터 기술(바이오정보학)과 융합시키고, 인체에 들어갈 수 있는 현미경 장비(나노테크놀로지)의 사용을 탐구하며, 줄기세포 연구와 복제 기술을 죽은 세포와 조직을 대체하기 위해 적용할 수도 있다.재생 의학). 기업과 학술 연구소는 분자로 하향 분석하기 위한 노력과 분자생물학에서 화학적 경로, 조직, 장기까지 위쪽으로 합성하기 위한 노력으로 이질적인 기술을 통합한다. 생명공학은 건강관리에 이용되는 것 외에도 화학반응(촉매)을 일으키는 생물학적 효소의 발견과 생산을 통해 산업공정 정화에 도움이 되는 것으로 입증되었다; 환경정화를 위해 오염물질을 무해한 화학물질로 소화한 후 이용가능한 ‘푸드수’를 먹고 죽는 효소를 가지고 있다.유전자 공학을 통한 농업 생산에 있어 생명공학의 농업적 응용은 가장 논란이 많은 것으로 입증되었다. 일부 활동가와 소비자 단체는 유전자변형생물(GMO)에 대한 금지나 식품 공급에 GMO가 증가하고 있다는 사실을 소비자들에게 알리기 위한 라벨 부착법을 요구했다.  미국에서는 1993년 FDA가 젖소의 우유 생산을 촉진하는 성장호르몬인 소마토트로핀(BST)을 승인하면서 GMO가 농업에 도입되기 시작했다.  다음 해, FDA는 더 긴 유통 수명을 위해 고안된 토마토인 유전자 조작 식품 전체를 승인했다.  이후 미국, 유럽 등지에서 자체 농약을 생산하는 작물, 잡초를 죽이는 데 사용되는 특정 제초제를 적용받아 살아남는 작물 등 수십 개의 농업용 GMO가 규제 승인을 얻어냈다.  유엔, 미국 국립과학원, 유럽 연합, 미국 의학 협회, 미국 규제 기관 및 기타 단체의 연구는 GMO 식품이 안전하다는 것을 발견했지만 회의론자들은 그러한 농작물의 장기적인 건강과 생태학적 효과를 판단하기에는 아직 이르다고 주장한다.  20세기 후반과 21세기 초반에는 유전자 변형 작물에 심어진 토지 면적이 1996년 170만ha(420만 에이커)에서 2011년까지 1억6000만ha(3억9500만 에이커)로 급격히 증가했다.

 

지구과학

호주의 청정 에너지 미래는 어떤 모습일까?
침울한 가운데 COVID-19 위기는 호주를 재생 에너지 강국으로 만들기 위해 기존 기술과 신흥 기술을 가속화할 수 있는 기회를 만들었다. COVID-19 대유행은 세계 보건과 경제 위기를 불러왔고, 세계 각국 정부는 국민과 경제를 보호하기 위해 신속하고 결단력 있게 대응해야 한다. 이곳 호주에서는 주정부와 연방정부가 통일된 대응으로 모여 전문가들의 조언을 듣고, 바이러스 확산을 제한하기 위해 함께 노력해왔다. 이 모든 것은 범세대적인 지구 기후 변화 위기 속에서 일어났다. 지금은 호주와 전 세계가 순 제로 배출 세계 경제로 전환할 기회를 활용할 때다. 지난 5월 연방정부는 ‘저배출 기술에 대한 미래 투자에 대한 전략적·체계적 관점’을 목표로 기술투자 로드맵 토론서를 발간했다. COVID-19는 우리의 환경적 미래를 재설정할 수 있는 기회다. 그렇다면, 우리가 COVID-19 전염병에서 벗어나기 시작하면서, 호주의 청정 에너지 미래는 어떻게 보일 수 있을까? 호주는 이 날을 포착하고 재생 에너지와 합성 연료를 생산하는 데 필요한 기술에 대한 수요를 충족시킬 필요가 있다. 세계 청정기술 시장의 가치는 2016~2025년 두 배 가까이 늘어난 뒤 2050년까지 증가세를 이어갈 것으로 전망된다. 이러한 세계적인 변화는 파리협정의 목표에 따라 2050년까지 순 제로 배출과 같은 정책을 시행하기 위해 각국이 움직이면서 일어나고 있다. 예를 들어, 독일은 최근 국가 수소 전략을 발표하고 석탄 의존도를 끝내기 위해 경기부양책의 일환으로 90억 유로를 할당했다. 수소는 주기율표에서 가장 가벼운 원소로 우주에서 가장 풍부한 화학 물질이다. 그것은 우리의 태양에 힘을 주고 물로 만들어질 수 있다. 그러나 두 가지 요인은 수소를 들어 올리는 데 걸림돌로 작용했다. 즉 깨끗한 수소를 제조하는 비용과 장비의 내구성이 그것이다. 풍력과 태양열 발전에서 엄청난 비용 절감은 비용 경쟁적인 제로-배출, 녹색 수소를 만드는 것을 가능하게 할 것이다. 호주는 세계 최고의 재생 에너지 자원과 철광석 같은 풍부한 광물 퇴적물을 가지고 있다. 수소는 또한 ‘그린 스틸’과 같은 수출용 제품을 만드는데 사용될 수 있다. 녹색 강철은 석탄이 아닌 수소를 사용하여 철광석에서 산소를 제거함으로써 만들어진다. 부산물은 이산화탄소보다는 물이다. 호주는 수소나 수소 기반 합성연료(일명 ‘병든 태양’) 형태로 풍력과 태양광을 운송하고, 녹색강철과 같은 기후안전제품을 수출하는 등 엄청난 기회를 갖고 있다. 호주가 이러한 변화를 이용하기 위해 빠르게 움직이는 것은 중요하다. 호주는 또한 예외적이고 상호 보완적인 풍력 및 태양 에너지 자원으로 인해 세계가 재생 에너지로 전환함에 따라 비교 우위에 있다. – 이것들은 세계 무역과 에너지 흐름이 변화함에 따라 가치가 증가하는 자산이다. 이 행성이 얼마나 빨리 따뜻해지는지가 생명력을 위해 결정적일 것이다. 낮은 생산비는 호주가 교역 상대국과의 지리적 거리에 따라 운송비를 상쇄할 수 있다. 마찬가지로, 호주는 토양의 탄소를 격리시킬 수 있는 매우 중요한 역량과 함께 탄소 격리에 이용 가능한 지질학적 위치 면에서 좋은 위치에 있다. 이는 호주가 배출량이 마이너스인 세계 1위 자리를 채택한 비결이기도 하다. 에너지전환허브 연구진은 수소와 에너지 집약적 수출 분야 개발에 대한 야심찬 접근이 신중한 접근보다 낫다고 말한다. 이 연구는 또한 주요 수소 산업이 어떻게 호주에 에너지 전환 허브 파트너 기관 – 독일 두 곳과 호주 세 곳의 협력 하에 생겨날 수 있는지를 조사하는 시나리오를 탐구했다. 이 모델링은 호주가 2050년까지 우리 전력 수요의 200%를 생산해 잉여금을 수소나 기타 에너지 집약적인 제품으로 수출한다면 전기 비용을 낮춰 더 넓은 경제에 혜택을 줄 것이라는 것을 보여준다. 그러나 COVID의 경우와 마찬가지로, 대학, CSIRO 연구자, 산업, 정부 기관 및 파트너가 개발한 기술과 지식은 배출량 감소에 기여할 수 있다. 이것은 또한 일자리, 수출 산업, 지역사회 복지, 생산성 및 환경 지속가능성을 증대시킬 수 있다.

환경공학

환경공학 BSE 학위 프로그램은 복잡한 환경 문제와 설계 시스템을 인간, 도시, 행성 규모로 해결할 수 있도록 미래의 엔지니어들을 교육한다. 환경 엔지니어는 다음 작업에 적극적으로 참여하고 있다.

대기질 모니터링 및 대기오염 관리 기술
운명의 분석 및 오염물질 운송
지속 가능한 설계 원칙의 적용.
고형 폐기물 관리 시스템의 설계
위험 폐기물 격납 시스템의 설계
수도 및 폐수 처리 시스템의 설계 및 운영
오염된 토양, 침전물 및 물의 교정조치
수질, 수질 보존, 그리고 물의 재사용.
이 학위는 환경공학 과제의 학제간 특성을 인정받아 화학공학 및 환경자원관리학 등 풀턴공과대학의 다른 프로그램의 과정을 통합했다. 공학 과목은 화학, 생물학, 지질학, 물리학, 수학에서 튼튼한 기초를 쌓는다. 강좌는 환경공정 및 환경공학 설계에 적용된 기초공학 개념과 필수 인턴십 또는 연구경험, 캡스톤 디자인 과정 등 응용학습 경험을 다룬다. 토목·환경공학에 대한 연구는 대자연을 사랑하고 사회 인프라를 관리함으로써 삶의 질을 향상시킨다.  토목·환경공학은 환경보전과 일상생활의 편리성을 높이는 시설개발을 포함한다. 토목 및 환경 공학은 구조 공학, 지질 공학, 수력 공학, 해안 공학, 항만 공학, 건설 관리, 원자력 공학, 조사 및 지리 공간 공학, 그리고 터널, 도로, 철도, 교통 공학을 포함한 광범위한 공학 하위 영역의 기초 역할을 한다.미행의 그것의 많은 공학 하위 분야들 안에서 토목과 환경 공학이 다루는 연구 분야는 광활하다.  토지 개발 및 보존, 환경 문제, 교통 문제, 시설 수자원, 도시 계획, 해양 자원 개발, 공공 복지, 사회 간접 자본, 사회 기반 시설. 토목·환경공학전공은 광범위한 이론·기술교육을 통해 국가사회발전에 상당한 기여를 하기 위해 필요한 기술을 갖춘 전문인력을 양성한다. 오늘날 환경공학은 급격한 도전에서 다른 도전으로 옮겨가고 있다. 인류의 거대한 과학 기술력, 환경 공학에 대한 넓은 미래지향적 비전, 그리고 환경 보호에 대한 과학적 요구는 모두 오늘날 지속 가능한 발전의 진정한 해방에 길고 비전 있는 길을 이끌 것이다. 이 논문은 환경보호 및 환경산업이라는 광범위하고 다용도적인 영역에서 공학적 나노물질(ENM)의 적용 분야에서 최근의 과학적 노력에 초점을 맞추고 있다.  오늘날, 과학과 기술은 선견지명이 있는 프론티어를 능가하고 있다.  나노기술의 기술과 공학은 엄청난 도전을 받고 있으며 비전적인 도전에 직면해 있다.  ENM은 나노스케일에서 물질을 조작해 새로운 물질과 구조, 장치를 만들어 내는 물질이다. ENM의 환경적 적용을 상세히 기술한다.  ENM은 1에서 100 nm 사이의 하나 이상의 외부 치수를 가진 제조된 재료로 정의된다.  그런 점에서 ENM은 자연적, 인공적(인공학적) 및 엔지니어링적(의도적) 프로세스에서 비롯될 수 있는 광범위한 나노물질 그룹의 일부분이다. ENM은 ENM 생산, 사용 및 폐기 라이프사이클 전체에 걸쳐 의도적 및 비의도적으로 환경에 도입될 수 있다.  오늘날 나노기술은 거대한 과학적 경이로움을 만들어내고 있으며, 선견지명이 있는 프론티어를 능가하고 있다.  저자는 또 이공계 확대를 유일한 목표로 나노기술의 최근 과학적 진보를 깊이 파고든다.  폐수 처리와 환경 보호에 나노기술의 적용은 이 연구의 또 다른 측면이다. 지난 30년 동안 배운 핵심 교훈 중 하나는 환경 문제에 대한 포괄적이고 체계적인 접근의 필요성이다.  화학공학 분야의 체계적 관점은 환경문제 해결에 도움이 된다. 논쟁의 여지가 있는 것은 화학공학이 환경공학적인 노력에 포함되거나 포함되어야 한다는 것이다.  결국 화학공학은 “물질이나 에너지의 변환(화학, 생물학, 물리적)을 인류에게 유용한 형태로 바꾸는 과정(화학, 생물학 또는 물리적)을 환경, 안전 또는 유한한 자원을 훼손하지 않고 다루는 광범위한 학문”이다. 사실 최초의 화학공학 중 하나 c생각나는 것은 원자로다. 다음은 질량과 에너지 균형이다. 따라서, 화학 공학 개념을 사용하지 않고서는 환경 문제를 해결할 수 없다. 가장 흔한 원자로는 산업 규모로 운영되는 원자로들이다.  그들은 탱크와 통을 포함하고 있다. 탱크와 통은 어떤 것이 들어가고 확실하지만, 다른 것이 나온다. 환경 공학에서, 우리는 같은 일을 하지만 세포하로부터 전지구적까지의 광대한 스케일을 다룬다. (그림 12.2 참조) 예를 들어, 박테리아에서 오염물질이 움직이고 변화하게 하는 과정은 호수나 강 규모의 과정과 매우 다를 수 있으며, 이는 결국 해양을 가로지르면서 오염물질의 운명을 초래하는 과정과 다를 수 있다. 이것은 단순히 열역학 제1법칙의 발현일 뿐이다. 에너지(또는 질량)는 생성되거나 파괴되지 않고 형식만 변형된 것이다. 이것은 시스템 내의 에너지와 질량은 균형을 이루어야 하고, 들어오는 것은 나가는 것과 같아야 한다는 것을 의미한다. 환경과학자와 공학자들은 유체가 이동하는 우주에서 지역 내에서 이러한 에너지 균형을 측정하고 설명해야 한다. 규모와 복잡성은 규모에 따라 달라질 수 있다. 결론은 환경과학과 공학은 화학공학자들이 제공하는 도구, 특히 질량과 에너지 균형의 열역학을 활용해야 한다는 겁니다.

 

인공지능

인공지능(AI)은 기계, 특히 컴퓨터 시스템에 의한 인간의 지능 과정을 시뮬레이션한 것이다. AI의 구체적인 적용 분야로는 전문가 시스템, 자연어 처리(NLP), 음성인식, 머신비전 등이 있다. AI 프로그래밍은 학습, 추리, 자기 교정이라는 세 가지 인지 능력에 초점을 맞춘다. 학습 과정. AI 프로그래밍의 이러한 측면은 데이터를 수집하고 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하는 방법에 대한 규칙을 만드는 데 초점을 맞추고 있다. 알고리즘이라고 불리는 규칙은 컴퓨팅 장치에 특정 작업을 완료하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공한다. 추리 과정. AI 프로그래밍의 이런 측면은 원하는 결과에 도달할 수 있는 적절한 알고리즘을 선택하는 데 초점을 맞춘다. 자가 수정 프로세스. AI 프로그래밍의 이러한 측면은 알고리즘을 지속적으로 미세 조정하고 가능한 가장 정확한 결과를 제공하기 위해 고안되었다.

인공지능의 장단점
인공지능(AI)이 대량의 데이터를 훨씬 빠르게 처리하고 인간보다 예측을 더 정확하게 하기 때문에 인공신경망과 딥러닝 인공지능 기술이 빠르게 진화하고 있다. 매일 만들어지는 엄청난 양의 데이터가 인간 연구자를 묻어버리겠지만, 머신러닝을 사용하는 AI 애플리케이션은 그 데이터를 취합해 신속하게 실행 가능한 정보로 바꿀 수 있다. 이 글을 기점으로 AI 활용의 1차적인 단점은 AI 프로그래밍에 필요한 대량의 데이터를 처리하는 데 비용이 많이 든다는 점이다.

강한 AI vs 약한 AI
AI는 약하거나 강한 것으로 분류할 수 있다. 좁은 AI라고도 불리는 약한 AI는 특정 과제를 완수하도록 설계하고 훈련하는 AI 시스템이다. 애플 시리 등 산업용 로봇과 가상 개인비서들은 약한 AI를 사용한다. 인공지능(AGI)으로도 알려진 강력한 AI는 인간의 두뇌의 인지 능력을 복제할 수 있는 프로그래밍을 기술한다. 낯선 과제를 제시했을 때 강력한 AI 시스템은 퍼지 로직을 이용해 한 도메인에서 다른 영역으로 지식을 적용하고 자율적으로 해결책을 찾을 수 있다. 이론적으로 강력한 AI 프로그램은 튜링 테스트와 중국 방 테스트를 모두 통과할 수 있어야 한다.

증강지능 vs 인공지능
일부 업계 전문가들은 인공지능이라는 용어가 대중문화와 너무 밀접하게 연관돼 있다고 보고 있으며, 이로 인해 AI가 직장이나 생활을 전반적으로 어떻게 변화시킬지에 대한 일반인들의 기대감은 희박하게 높아졌다. 일부 연구자와 마케터들은 보다 중립적인 의미를 지닌 라벨 증강 지능이 AI의 대부분의 구현이 취약하고 단순히 제품과 서비스를 개선할 것이라는 것을 이해하는데 도움이 되기를 바라고 있다.

기술적 특이성의 개념, 즉 그것을 이해하는 인간의 두뇌의 능력이나 우리의 현실을 어떻게 형성하고 있는가를 훨씬 능가하는 인공적인 초지능에 의해 지배되는 미래는 공상과학 소설의 영역 안에 남아 있다.

인공지능의 윤리적 이용
인공지능 도구는 기업을 위한 다양한 새로운 기능을 제공하지만, 인공지능의 사용은 좋든 나쁘든 AI 시스템이 이미 배운 것을 강화시킬 것이기 때문에 윤리적인 문제를 제기한다. 이는 많은 첨단 AI 도구를 뒷받침하는 머신러닝 알고리즘이 훈련에서 주어진 데이터만큼 스마트하기 때문에 문제가 될 수 있다. 인간은 AI 프로그램을 훈련시키기 위해 어떤 데이터를 사용할지 선택하기 때문에 머신러닝 편향의 가능성은 내재되어 있으므로 면밀히 감시해야 한다. 기계 학습을 현실 세계의 일부로 사용하고자 하는 사람은 누구나 자신의 AI 교육 과정에 윤리를 고려해서 편견을 피하도록 노력해야 한다. 딥러닝과 GAN(Generatory Network) 애플리케이션에서 본질적으로 설명할 수 없는 AI 알고리즘을 사용할 경우 특히 그렇다. 엄격한 규제 준수 요건 하에서 운영되는 산업에서 AI를 사용하는 데 있어 설명가능성이 걸림돌이 될 수 있다. 예를 들어, 미국의 금융 기관들은 신용 발행 결정을 설명하도록 요구하는 규정에 따라 운영된다. 하지만 AI 프로그래밍에 의해 신용거부 결정이 내려지면 수천 개의 변수 사이의 미묘한 상관관계를 희석해 이런 결정을 내리는 데 사용된 AI 도구가 작동하기 때문에 어떻게 결정됐는지 설명하기 어려울 수 있다. 의사결정 과정을 설명할 수 없을 때에는 프로그램을 블랙박스 AI라고 할 수 있다.

산업환경공학

산업환경공학 산업 지사에 독립적인 현상 기반 접근방식을 가진 이 연구 선택사항은 학생들이 학습한 기술을 환경 공학의 다른 분야에 적용할 수 있는 탁월한 수단을 제공한다. 프로세스 엔지니어링과 프로세스 엔지니어링을 결합하는 다원적 연구는 환경 공학 보다 깨끗하고 건강한 환경(공기, 물, 토양)으로 나아가기 위해서는 탄소중립 및 에너지 효율적 공정뿐만 아니라 지속가능하고 자원적인 제품의 개발, 순환경제와 바이오경제의 가능성 활용이 필요하다.  이 연구들은 공정 산업의 다른 부서에서 일어나는 과정과 에너지 시스템과 청정 생산 방법과 관련된 현상에 관한 과정을 포함하고 있다.  학생들은 재생 에너지 생산뿐만 아니라 산업 기체 및 액체 배출물과 측면 흐름, 촉매 공정, 지속가능성 및 순환 경제 등의 처리와 활용에 대한 이해를 얻을 것이다. 학생들은 또한 과정을 통제, 최적화, 설계 및 개발하는 방법을 알고 있다.

지속 가능한 에너지 시스템

지속 가능한 에너지 시스템 연구 옵션은 에너지 전환이라는 큰 도전에 도전하고자 하는 동기를 가진 학생들을 위한 것이다. 2050년에는 에너지 시스템이 지속가능하고 신뢰할 수 있으며 안전하여 시민과 산업에 효율적인 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 지속 가능한 에너지 시스템에서 재생 에너지 생산은 에너지 서비스, 적극적 사용자 및 활성화 기술을 통해 인프라와 소비가 통합되고 조정된다. 이 연구 옵션에서, 학생들은 대체 에너지 기술과 전통적인 에너지 기술, 사회적, 환경적 영향 및 경제적 이익에 대해 배우게 될 것이다.  이 프로그램의 졸업생들은 우리가 강력하고 지속 가능한 에너지 시스템을 형성하기 위해 여러 재생 에너지원과 에너지 저장 능력을 결합하는 하이브리드 재생 에너지 시스템을 구축하는 방법을 알게 될 것이다.  에너지 시스템은 회사, 지역사회 또는 전체 지역의 에너지 요구에 맞게 크기를 조정할 수 있다.  또한 교육과정은 에너지 및 환경공학, 정보통신기술, 에너지 및 환경경제학 등 여러 분야의 다원적 과정을 포함하고 있다. 잘 작동하고 지속 가능한 에너지 시스템을 달성하기 위해서는 학제간 접근법이 무엇보다 중요하다. 이 연구 선택권의 졸업자들은 지속 가능한 에너지 해결책에 대한 현재의 필요성에 대한 이해를 얻을 것이며 지속 가능한 에너지 미래로의 전환을 이끌 수 있도록 잘 준비될 것이다.

2. 수문학 및 물관리

수문학 및 물 관리 학습 옵션은 학생들에게 수자원 관리의 글로벌 및 지역적 과제에 대응하는 데 필요한 지식과 기술을 제공한다.  지구 기후 변화는 가뭄과 물 부족의 에피소드를 더 자주 야기할 수 있지만, 극단적인 사건과 홍수 위험의 가능성도 증가시킬 수 있다.  토지 이용과 경제 발전이 강화되면 사람과 생태계의 안녕을 위해 필요한 하천, 호수, 지하수 본체의 수질에 대한 지역적 도전으로 이어질 수 있다. 이 연구 선택사항은 자연 수문학적 현상 및 환경 하중의 원인에 대해 학생들을 교육한다. 이를 바탕으로 학생들은 물과 폐수처리, 수자원관리, 지하수공학, 환경영향평가 등에 대한 전문지식을 얻게 된다. 복잡한 환경문제를 실질적으로 해결하고 해결하기 위해, 교육과정에서는 수질감시 및 정화, 수자원공학, 수문학적 모델링 등의 방법이 균형 있게 혼합되어 있다.  이 프로그램에서 개발된 다원적 전문지식은 학생들에게 해로운 환경 영향을 줄이고 미래의 물 시스템의 변화를 완화할 수 있는 기술을 제공한다. 프로그램에 지원하는 학생은 적합한 공학 분야의 학사 학위 또는 그에 상당하는 학위를 소지해야 하며, 지원자는 프로그램에 지원할 때 이미 선호하는 전문 분야(전공), 학습 옵션을 선택해야 한다. 각 옵션은 졸업생들에게 특정한 기술과 노하우를 제공하게 될 것이며, 따라서 각 졸업생들은 지원자들을 위한 자신만의 기준을 갖게 될 것이다. 환경공학 석사 프로그램의 목적은 엔지니어링 경력을 위한 창의적이고 협동적인 학술 전문가와 그들 자신의 전문 분야의 전문가로 양성하는 것이다. 우리의 2년간의 석사 과정은 환경 공학과 순환 경제 분야의 전문가들을 교육한다. 우리와 함께 당신은 깨끗한 물을 생산하고, 영양소와 금속을 회수하고, 오염을 최소화하고, 천연자원의 지속가능한 사용을 지원하기 위한 과정과 기술에 대해 배울 것이다. 따라서 환경 지속가능성을 촉진하는 데 전문가가 될 것이다. 석사 프로그램에서 성공적인 학생이 되려면 환경 공학, 생명 공학 또는 자연 과학과 같은 해당 공학 분야의 경력이 있어야 한다.  우리는 미래에 대한 강한 동기부여와 비전인 수학에 대한 숙련도를 높이 평가한다. 우리 과정은 분자생물학 수준에서 폐수처리 및 자동화에 이르는 광범위한 주제를 제공한다.  이를 통해 지속 가능한 환경 기술, 디지털 애플리케이션, 첨단 바이오프로세서 또는 순환 경제를 위한 거버넌스 등에 초점을 맞출 수 있다.  전문적인 훈련과 석사 논문 작업을 통해 환경 분야에서의 경력 및 네트워크 구축을 시작할 수 있다. 습득한 도구와 환경 지속가능성에 대한 이해, 그리고 공학적인 사고방식으로 환경공학의 다양한 분야에서 뛰어난 경력기회를 가질 수 있을 것이다.  졸업생들은 예를 들어 공정 엔지니어, 컨설턴트 또는 산업 및 지방자치단체의 프로젝트 매니저로 채용될 수 있다. 원한다면 박사학위를 위해 공부를 계속할 수도 있다.

인공지능

인공지능(AI)이 중요한 이유는?
인공지능(AI)이 우리 세상을 빠르게 변화시키고 있다. AI 역량의 괄목할 만한 급증으로 인해 우리 집에는 자율주행차와 사물인터넷(IoT) 기기들이 연결된 등 수많은 혁신이 일어났다. AI는 복잡한 인간-뇌 직접 인터페이스를 통해 마비된 사람이 다시 느끼는 것을 도울 수 있는 뇌 조종 로봇팔 개발에도 기여하고 있다. 이 새로운 AI 지원 시스템은 상업과 의료에서 교통과 사이버 보안에 이르기까지 모든 것을 혁신하고 있다. AI는 우리 경제를 포함한 우리 사회의 거의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, AI가 가져다주는 신기술의 개발과 활용에 기술적 도전과 위험이 없는 것은 아니다. AI는 신뢰성, 안전성, 정확성을 보장하기 위해 신뢰할 수 있는 방식으로 개발되어야 한다. AI 기술 신뢰도 제고 NIST는 측정 과학을 강화하고 기술을 보다 안전하고, 사용 가능하며, 상호운용 가능하고, 신뢰할 수 있게 만드는 표준과 지표 개발에 참여함으로써 기술에 대한 신뢰를 배양하는 것으로 오랜 명성을 가지고 있다. 이 작업은 빠르게 진화하는 기술에 대한 대중의 신뢰를 확보하기 위해 AI 공간에서 매우 중요한 작업으로, 이 분야가 약속하는 모든 혜택을 누릴 수 있다. AI 시스템은 일반적으로 머신러닝(machine learning)에 의해 만들어진 데이터 중심 모델이나 패턴을 탐지하고 도출하는 시스템의 능력에 기초하여 결정을 내린다. 기술이 발전함에 따라 안전하고 신뢰할 수 있으며 안전한 AI를 보장하는 엄격한 과학실험을 개발해야 할 것이다. 우리는 또한 AI 데이터, 성능, 상호운용성, 사용성, 보안 및 프라이버시에 대한 광범위한 표준을 개발할 필요가 있다. 인공지능(AI)이 데이터에서 통찰력을 추출하는 기업의 개념을 재정의하고 있다. 실제로 에델만의 ‘2019 인공지능(AI)’ 조사에 따르면 기술 임원(91%)과 일반 국민의 84%가 AI가 ‘차기 기술 혁명’이라고 생각하는 것으로 나타났다. PwC는 2030년까지 AI가 세계 경제에 15조7000억달러를 기여할 수 있을 것으로 전망했다. AI의 유형, 작동 방식, 그리고 가치를 더할 수 있는 위치를 이해하는 것은 매우 중요하다.
간단히 말해서 AI는 꽤 큰 일이다. 그러나 이것은 단일체제가 아니다. 인지 능력에는 여러 가지 맛이 있다. 다양한 유형의 AI, 작동 방식 및 비즈니스에 가치를 더할 수 있는 위치를 이해하는 것은 IT 리더와 LOB(Line-of-Business) 리더 모두에게 매우 중요하다.

1.기계학습(ML)
ML은 아마도 오늘날 일반 기업과 가장 관련이 있는 AI의 하위 집합일 것이다. 하버드 비즈니스 리뷰 분석 서비스에서 실시한 최근 연구 보고서인 실제 AI에 대한 경영진의 가이드에서 설명했듯이, ML은 수 년 동안 존재해온 성숙한 기술이다. 대용량 데이터 세트에 솔루션이 숨겨져 있는 상황에 직면했을 때 머신러닝은 도전이다.
ML은 AI의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습할 수 있도록 하고, 사람이 개입하지 않아도 그 학습을 적용할 수 있도록 한다. 대용량 데이터 세트에 솔루션이 숨겨져 있는 상황에 직면했을 때 머신러닝은 도전이다. 데이터 과학 플랫폼 RapidMiner의 설립자 겸 사장인 Ingo Mierswa는 “ML은 사람이 걸리는 시간의 극히 짧은 시간 내에 데이터에서 패턴을 추출하고 그렇지 않으면 액세스할 수 없는 통찰력을 만들어 낸다”고 말한다.

2. ML 사용 사례
ML은 금융 서비스에서 리스크 분석, 부정 행위 탐지 및 포트폴리오 관리, 여행에서의 GPS 기반 예측, 그리고 표적 마케팅 캠페인 등을 통해 몇 가지 예를 나열할 수 있다. 인지 자동화 및 혁신의 ISG 책임자인 Wayne Butterfield는 ML 학습은 수집된 라벨 데이터에 기초하여 시간이 지남에 따라 작업을 더 잘 완료할 수 있으며, 예측 모델을 만들어 수많은 비즈니스 크리티컬 작업을 개선할 수 있다고 설명한다.

3.심오한 학문
AI 소프트웨어 회사인 Pathmind의 설명자 기사는 다음과 같은 유용한 비유를 제공한다. 러시아 인형들이 서로 내포되어 있다고 생각해봐. 딥러닝은 머신러닝의 서브셋이고 머신러닝은 인공지능의 서브셋으로, 스마트한 일을 하는 모든 컴퓨터 프로그램을 총칭하는 용어다. 이 AI의 분과는 인간의 마음을 촘촘히 흉내내려고 한다.
딥러닝에 대한 우리의 평이한 영어 입문서에서 우리는 인간의 마음을 가까이서 흉내내려고 하는 AI의 가지라는 기본적인 정의를 제공한다. 딥러닝으로 컴프TIA는 “컴퓨터는 인간의 뇌가 문제를 분석하는 방법을 시뮬레이션하기 위해 여러 계층에서 문제를 분석한다”고 설명한다. 시각적 이미지, 자연어 또는 기타 입력물을 다양한 구성요소로 구문 분석하여 의미를 추출하고 맥락을 구축할 수 있어 컴퓨터가 정확한 결론에 도달할 확률을 높일 수 있다.” 딥러닝은 이른바 신경망을 이용하는데, 딥러닝은 ‘훈련 중 제공된 라벨링 데이터를 처리하면서 학습하며, 정확한 출력을 구성하기 위해 어떤 입력의 특성이 필요한지’를 이 정답키를 이용해 학습한다. 일단 충분한 수의 예시가 처리되면 신경망은 보이지 않는 새로운 입력을 처리하기 시작하고 정확한 결과를 성공적으로 반환할 수 있다.

리오그란데 대륙 균열에서 나온 암석들은 지구 표면 깊숙한 곳에서 활동적인 지질학의 스냅 사진을 제공해 수십억 년 동안 대륙이 어떻게 안정되어 있는지에 대한 새로운 증거를 밝혀냈다.
“우리는 수백만년에서 수십억년 된 암석을 연구하는 경향이 있지만, 이 경우 우리는 지구 표면에서 거의 19마일 떨어진 깊은 지각에서 어떤 일이 일어나고 있는지, 지질학적으로 말해주는 것이 현대인지를 보여줄 수 있습니다,”라고 펜 주의 지질학 대학원생인 제이콥 시파르는 말했다. “그리고 우리는 이 바위들에 보존되어 있는 것을 오늘날 일어나고 있는 지질학적 과정과 연결시켜왔는데, 그것은 안정적인 대륙의 발전에 중요한 단계를 나타낼지도 모른다.”
펜실베이니아 주 과학자들이 이끄는 연구팀은 맨틀에서 나오는 열이 구조적인 힘이 떨어져 나가 암석권을 얇게 만들고 있는 틈새의 하부 지각이나 지구의 단단한 바깥층을 구성하는 지각과 상부 맨틀을 녹이고 있다는 증거를 발견했다. 대륙 지각의 난방은 그것의 발전에 중요한 것으로 여겨진다. 그러나 이 과정은 종종 대륙판이 충돌하여 히말라야 산맥과 같은 산을 형성하는 지각의 두꺼워지는 것과 관련이 있다고 과학자들은 말했다.
시파르는 “우리의 연구는 산악 건물과 관련된 것으로 생각되어온 이 암석들이 실제로 오늘날의 리오 그란데 균열에서 일어나고 있는 것처럼 얇아지는 암석권에 의해 요리되었을 수도 있다는 것을 보여준다”고 말했다. “그리고 더 넓게 보면, 대륙을 안정시키고 그들이 다시 맨틀로 가라앉는 것을 막았다는 점에서 이전에 인식되었던 것보다 암석권을 얇게 하는 것이 더 중요할 수 있다.”
지구의 대륙은 독특한 실리콘이 풍부하고 부력이 강한 지각으로 인해 육지가 해수면 위로 상승하고 지상 생명체를 수용할 수 있다고 과학자들은 말했다. 이 지각은 또한 지질학적 시간에 걸쳐 그것을 불안정하게 할 수 있는 우라늄과 같은 열 생성 원소를 포함하고 있다. 지각의 열을 가하면 녹은 암석이 생겨 표면 쪽으로 원소를 운반하게 되고, 이로 인해 대륙이 맨틀에 흡수되는 것을 막을 수 있는 더 차갑고 강한 하부 지각으로 이어진다고 과학자들은 말했다. 그러나 그 열기의 근원에 대한 의문점은 남아 있다.
“우리는 암석권을 얇게 하는 것이 열을 지각으로부터 멀리 떨어뜨리는 장벽을 제거하는 것이라고 제안하고 있다”고 펜 주의 앤드류 스마이어 지질학 조교수가 말했다. “리오 그란데 균열에서 장벽을 제거하거나 얇게 만드는 것이 대륙 지각 안정화 과정을 시작하는 데 필요한 열을 발생시키는 것으로 보인다. 그리고 이것은 대륙이 어떻게 그렇게 안정되게 되는가에 대한 우리의 이해에서 간과되어 왔다.”
과학자들은 2만년 전 뉴멕시코의 화산에 의해 지표면에 떠올랐던 바위를 두드렸다. 이 암석들은 지질학적으로 젊다고 여겨지고 있으며, 이 암석들이 낮은 지각의 맥락을 유지하고 있기 때문에 중요하다고 과학자들은 말했다. 펜실베이니아 주립대 조슈아 가버 박사후기 연구원은 “대반적으로 전 세계 암석 기록에서 볼 수 있는 것은 그들을 수면 위로 끌어올리는데 필요한 것들이 하층부와의 원래 관계를 붕괴시켰다는 것”이라고 말했다. “이것은 지질학을 이해하기 위해 오래된 바위들을 사용하는 것을 정말 어렵게 만들고, 그것은 아마도 이 연구를 하기에 가장 좋은 장소를 리오 그란데로 만들 것이다.”
과학자들은 분석 기법을 사용하여 암석 속의 미네랄의 나이를 지각 속을 통과할 때 그들이 직면하는 압력과 온도와 연결시켰다. 리오 그란데의 낮은 지각과 다른 곳의 암석의 압력 및 온도 경로가 유사하다는 것은 암석권이 얇아지는 것이 지구의 대륙을 안정시키는 데 중요하다는 것을 보여준다고 과학자들은 말했다. 가버 교수는 “우리가 다른 지역에서 수집한 자료의 스냅샷은 리오 그란데 균열에서 발견한 것과 매우 잘 일치한다”고 말했다. “그러니까 지금 미국 서부에서만 이런 일이 벌어지고 있는 것이 아님을 알 수 있는 겁니다. 이는 대륙의 배짱이 적어도 지난 10억년 동안 전 세계적으로 이런 일을 겪었음을 보여준다.” 이 연구의 주요 저자로 꼽히는 캘빈 카터 박사는 수석 저자인 발 셰필드, MD, 박사, 소아과 교수, UI 카버 의과대학 안과 시각과학의 연구실에서 “당뇨병을 관리하기 위한 리모컨을 구축했다”고 말했다. “상대적으로 짧은 기간 동안 전자기장에 노출되면 혈당이 감소하고 인슐린에 대한 신체의 반응이 정상화된다. 효과가 오래 지속돼 수면 중에 응용할 수 있는 EMF 치료의 가능성을 열어두고 하루 종일 당뇨병을 관리할 수 있다.”
이 예상치 못한 놀라운 발견은 특히 현재의 치료법이 번거롭다고 생각하는 환자들에게 당뇨병 치료에 큰 영향을 미칠 수 있다. 새로운 연구는 EMF가 간에서 산화제와 항산화제의 균형을 변화시켜 인슐린에 대한 신체의 반응을 향상시킨다는 것을 보여준다. 이 효과는 “자기 더듬이”로 기능하는 것처럼 보이는 작은 반응성 분자에 의해 매개된다.”
초기 발견은 순전히 유행이었습니다. 카터의 공동 저자인 써니 황은 신진대사와 당뇨병에 관심이 있는 MD/PhD 학생으로 생쥐의 혈액을 채취하고 혈당 수치를 측정하는 연습이 필요했다. 카터는 EMF가 동물들의 뇌와 행동에 미치는 영향을 연구하기 위해 사용하던 쥐들 중 몇 마리를 그녀에게 빌려주겠다고 제안했다.
“평소 이 동물들은 높은 혈당과 2형 당뇨병을 가지고 있기 때문에 정말 이상했지만, EMF에 노출된 모든 동물들은 정상적인 혈당 수치를 보였다”고 황 교수는 말한다. “칼빈에게 ‘여기 이상한 일이 벌어지고 있다.'”
이 쥐들이 EMF 피폭 후 정상 혈당 수치를 보인다는 사실은 이 쥐들이 당뇨병에 걸린 유전적 변형을 겪었기 때문에 두 배로 이상했다.
카터는 “이것이 이 프로젝트에 불을 지핀 이유”라고 확인했다. “초기에는, 우리는 그 연구 결과가 유지될 경우 당뇨병 치료에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 인식했다.”
그 연구 결과는 지지부진했다. 카터와 황은 셰필드, UI 당뇨병 전문가 데일 아벨, MD, UI 내과 의장과 함께 연구한 결과 정전기장과 전기장의 무선 어플리케이션은 2형 당뇨병의 세 가지 다른 마우스 모델에서 혈당을 변조한다는 사실을 발견했다. 연구팀은 또한 수면 중 지구의 약 100배인 그러한 분야에 대한 노출이 치료 후 3일 이내에 인슐린 저항성을 역전시켰다는 것을 보여주었다. EMF는 어디에나 있다; 통신, 내비게이션, 그리고 모바일 장치 모두 그것을 작동시키기 위해 사용한다. 예를 들어, EMF는 의학, MRI, EEG에도 사용된다. 그러나 그것들이 생물학에 어떤 영향을 미치는지에 대해서는 거의 알려져 있지 않다. 카터와 황은 EMF가 혈당과 인슐린 민감도에 미치는 생물학적 영향을 이해하기 위한 단서를 찾기 위해 1970년대의 조류 이동을 조사하는 문헌을 검토했다. 그들은 많은 동물들이 지구의 전자기장을 감지하고 항법뿐만 아니라 방향을 잡기 위해 그것을 사용한다는 것을 발견했다.
“이 문헌은 EMF에 의해 특정 분자와 상호작용할 수 있는 양자 생물학적 현상을 가리켰다. 우리 몸에는 작은 자기 안테나처럼 작용하는 분자가 있어 EMF에 대한 생물학적 반응이 가능하다”고 카터는 말한다. “이 분자들 중 일부는 산화제인데, 이 산화제들은 연구 영역인 redox 생물학에서 연구되고 있는데, 이는 의 행동을 다루는 연구 영역이다.