Time Is Running Out on Climate Change. The Metaverse Could Help | Cedrik Neike | TED

번역: 다영 김 검토: JY Kang

When I listen to all of this, my question is, are we too late?

이런 얘길 들으면 드는 생각이 있습니다.

‘우리가 너무 늦었나?’

I’m half German, and I hate being late, to be very honest.

솔직히 저는 독일 혼혈이라 늦는 걸 정말 싫어합니다.

So it's something which gets me sort of all wound up,

이것 때문에 힘들 때도 있지만

but the reality is ... we’re running out of time.

현실을 들여다보면...

시간이 정말 없습니다.

We have real issues reaching the 1.5 degrees of Paris,

파리협정의 1.5도 목표 달성에는 많은 문제가 있습니다.

so that's one issue.

우리의 첫 번째 과제죠.

But we're not only running out of time,

하지만 시간이 부족할 뿐만 아니라

we are also running out of resources.

자원도 부족합니다.

So three weeks from now, on the second of August,

앞으로 3주 뒤, 8월 2일은

we will reach the World Overshoot Day,

‘지구 생태용량 초과의 날’ 입니다.

meaning we will have used up

이 지구에서 나오는 모든 자원을 다 써버렸다는 뜻이죠.

all of the replenishable resources of this planet.

So that's not good. These are real problems.

이건 정말 큰 문제입니다.

Now, I'm an engineer,

저는 엔지니어이고,

저 같은 엔지니어들은 문제 해결을 좋아합니다.

and we engineers love to solve problems.

That's what we do.

하는 일이 그거죠.

But the reality is, if we go to the real world,

그러나 사실 현실 세계에서는

we will not be able to solve those problems

이전에 하던 그대로 유지하면서 이런 문제를 해결할 수는 없습니다.

doing everything in the real world as we've done it before.

A lot of us, including my kids and myself,

저와 제 아이들을 포함한 많은 사람들이

and a third of the world population,

즉, 전 세계 인구의 3분의 1이

escape into digital worlds.

디지털 세계로 도피합니다.

There are three billion gamers out there.

전 세계 30억 명이 게임으로 시간을 허비하죠.

We "lose" time.

But what if I would tell you ...

하지만 이런 말씀을 드리면 어떨까요?

that we could use the digital world to cheat time in the real world,

디지털 세상을 이용해서

현실 세계의 시간을 절약하고,

and to make things better and faster with less resources?

적은 자원으로

더 많은 성과를 더 빨리 낼 수 있다면요?

You would tell me, "Well, how does it work, Cedrik?"

이렇게 말하겠죠, “세드릭, 그게 어떻게 가능해요?”

And I would tell you the following.

그럼 저는 이렇게 말씀드리겠습니다.

Now, in the physical world, the laws of physics apply, right?

자, 물리 세계에서는 물리 법칙이 적용되죠?

I'm in industry, so what do we do?

저처럼 산업계는 뭘 할까요?

We dig up the Earth, we get stuff out,

땅을 파서 뭔가를 꺼내고

we ship it around the world,

그걸 전 세계로 배송하고

we melt it, we assemble it,

녹이고, 조립하죠.

we try if it works, and we try again,

조립한 게 작동하는지 보고 또 한번 시도해보고

and if not, we dig up more stuff.

잘 안되면 땅을 또 팝니다.

We basically are having a trial and error sort of approach.

기본적으로 시행착오를 통한 접근법이죠.

Lots of time, lots of resources are being used.

이 과정엔 시간과 자원이 많이 듭니다.

It took us more than a hundred years to build the combustion engine car.

내연 기관 자동차를 만드는 데는 100 년 이상이 걸렸습니다.

Now in the digital world, it's a bit different.

반면 디지털 세계에서는 상황이 조금 다릅니다.

We could have a digital playground,

디지털 놀이터를 만들면

we can learn things without being bound by the laws of physics.

물리 법칙과 상관없이 뭔가를 배울 수 있습니다.

We can replicate the complete real world and start experimenting on it.

현실 세계 전체를 복제해서 실험을 해볼 수도 있죠.

And the one thing we can [do],

여기서 또 한 가지 가능한 건,

is we will not learn one time faster, not ten times faster.

현실 세계와 같은 속도이거나 열 배 빠른 정도가 아니라

We will learn a million times faster, even more.

백만 배 더 빨리, 더 많이 배우는 겁니다.

We're only limited by how much compute power we throw at a problem.

유일한 한계는 투입되는 컴퓨터의 성능이죠.

So the thing we have, how do we make it real?

그럼 우리가 가진 것을 어떻게 현실화할 수 있을까요?

So how do we cheat time to do more with less?

어떻게 시간과 자원을 아낄 수 있을까요?

We are using all too much fossil fuels.

우리는 화석 연료를 너무 많이 사용하고 있습니다.

We're not using enough renewables,

재생에너지를 충분히 활용하지 못하고 있죠.

and we all know that batteries are the answer,

또한 배터리가 있어야

to be able to help us sort of store and distribute this renewable energy.

재생에너지를 적절히 저장하고 공급할 수 있다는 것도 알고 있습니다.

Now the problem with batteries is that there's a lot of investment

현재 배터리 분야의 문제는

제조 분야에 엄청나게 많은 투자가 이루어지고 있다는 겁니다.

going into battery manufacturing at the moment.

Since 2019, 300 billion dollars are being put into batteries,

2019년 이후로 배터리 분야에 3천억 달러가 투입되었고,

200 gigafactories are being built,

200개의 기가팩토리가 구축되고 있습니다.

because we need to build 10 billion batteries per year in 2030.

2030년에는 매년 100억개의 배터리를 생산해야 하기 때문이죠.

And just to give you an overview of a gigafactory,

기가팩토리에 대해 간단히 말씀드리면

basically, you take two Eiffel Towers, put them next to each other,

에펠탑 두 개를 나란히 두면

that's the size of the gigafactory which is out there.

그 크기가 기가팩토리와 같습니다.

Eiffel Tower -- I’m half French,

저는 반은 프랑스인이라

so when I want to say something is really big,

크기가 큰 걸 설명할 때는 에펠탑을 활용하곤 해요.

I take a couple of Eiffel Towers,

so two Eiffel Towers next to each other.

어쨌든 에펠탑 두 개를 나란히 둔 크기입니다.

Now imagine 200 of those gigafactories which are being built.

그런 기가팩토리가 200개나 구축된다고 생각해보세요.

They need to build the right batteries,

생산되는 배터리는 적절한 타입이어야 하고

they need to do this in the right way, and they need to recycle them.

생산 방법은 적절해야 하며 재활용도 가능해야 합니다.

How can we apply this technology?

이 기술을 어떻게 적용할 수 있을까요?

Very simple.

아주 간단합니다.

First thing we will do in this, let's call it an industrial metaverse,

가장 먼저 산업용 메타버스를 만들고

we will build the perfect battery.

그 안에서 완벽한 배터리를 만드는 겁니다.

We will experiment with its chemistry, with how it needs to be built,

배터리의 화학 반응이나 구축방법 등을 여기서 실험하고

and we will solve the problems we have.

우리에게 놓인 여러 문제를 해결하는 거예요.

One problem is, I don't know if any of you came here in an EV,

그중 하나는, 여기 전기차를 타고 오신 분이 있다면

you probably didn't like your charging time.

아마 충전 시간이 불만이셨을 겁니다.

So I brought a little example for you.

그래서 제가 간단한 예를 하나 가져 왔는데요.

So let me share this example.

이 예시를 보시면

So this is basically a module, which goes into a pack.

이건 배터리팩에 들어가는 기본 모듈입니다.

It's actually a car battery.

사실 자동차 배터리죠.

If we're capable of cooling this car battery 30 percent faster ...

이걸 30% 혹은 그 이상 더 빨리 냉각시킨다면...

or better,

냉각 효율을 높이면

you can charge your cars twice as fast.

자동차를 두 배 더 빨리 충전할 수 있습니다.

So we could actually save time with less resources.

더 적은 자원으로 시간을 절약할 수 있는 거죠.

And all of this simulation can be done not in years,

이 모든 시뮬레이션을 하는 데 몇 년이 아니라

it can be done in weeks,

몇 주밖에 안 걸립니다.

without building a single battery.

배터리를 만들어 볼 필요도 없죠.

So that's the first thing.

이게 첫 번째입니다.

The second thing is, actually building batteries the traditional way

두 번째는, 배터리를 기존 방식대로 만들면

uses a lot of energy, lots of water, lots of resources,

에너지, 물, 자원 등이 굉장히 많이 들고

and produces lots of scrap.

폐기물도 많이 나온다는 겁니다.

That’s not good.

좋은 일은 아니죠.

If you go to a traditional --

전통적 방식으로 배터리를 만드는 건 케이크를 굽는 것과 비슷합니다.

I mean, making batteries is like making a cake.

I'm sorry for all of the battery experts in the room,

여기 계신 전문가들껜 죄송하지만 케이크 굽는 데 비유하겠습니다.

but it's baking a cake.

What you do is you take a lot of ingredients, you mix them up.

많은 재료를 가져다 섞는 것이죠.

In the factory, you have somebody listening to the sound --

그럼 공장에서 이런 말을 듣습니다.

“네, 이 정도면 됐어요.”

"Yep, it's about right."

If it's true, you put it onto aluminum foil, which gets folded,

이 말이 맞다면, 그걸 알루미늄 호일에 올리고,

which gets put in a casing, dried out.

접어서 틀에 넣고 말리는 거죠.

The problem is that if the person listened to it the wrong way,

문제는 저 말이 틀린 거였다면

you can throw away five days, seven days of battery production,

5일 혹은 7일 분량의 배터리 생산량을 버려야 합니다.

and this, in a gigafactory, is a really bad thing.

기가팩토리에서 그러면 정말 큰일이죠.

So what do we do? That's my second example.

그럼 어떻게 해야 할까요? 이게 두 번째 예시입니다.

We build these gigafactories completely in the metaverse,

우리는 먼저 메타버스 안에서 이런 기가팩토리를 완벽히 구현합니다.

in the digital world, first.

디지털 세상에 말이죠.

And we simulate how we do actually the chemistry,

그리고 실제 어떤 화학반응이 일어나는지 시뮬레이션합니다.

how does it flow, can we get the information?

반응 과정에 관한 정보를 얻는 거죠.

We don't need to listen to it.

중간에 확인 받을 필요도 없어요.

How do we optimize the different steps?

어떻게 여러 제작 단계를 최적화할 수 있을까요?

This is a gigafactory, for example, which is going to be built.

예를 들어 이것은 곧 지을 기가팩토리입니다.

이런 기가팩토리를 메타버스에 먼저 구축해서

So we build this gigafactory in the metaverse first,

to make sure that it produces in the right way.

배터리를 제대로 생산할 수 있는지 봅니다.

And once we have the real factory,

그리고 실제로 공장이 구축되면

the metaverse factory runs in parallel

메타버스와 병렬로 운영하면서

and learns faster than the real world to learn from it.

현실 세계에서보다 더 많은 걸 학습합니다.

So we dream up a better battery, we make a better battery,

이제 더 나은 배터리를 구상하고 제작할 수 있게 되었으니

and then the last one, we have to recycle the battery.

마지막으로 재활용해야 합니다. 재사용해야 하죠.

We have to reuse it.

So I'm hoping that all of you are collecting your batteries

독일에서는 여러분이 가진 다 쓴 배터리를 모아서

to bring them back, in Germany to the supermarket,

재활용을 위해 슈퍼마켓에 갖다 주세요.

for recycling.

The reality is, if you have a bag of 20 batteries,

현실적으로, 배터리 20개짜리 한 묶음 중

if it’s lithium-ion, only one will be recycled,

리튬이온 배터리라면 그중 한 개만 재활용됩니다.

19 will be thrown away.

나머지 19개는 버려지죠.

Only five percent of all batteries are actually being recycled at the moment.

현재 전체 배터리 중 5% 만이 재활용되고 있습니다.

And what we can do if we have a digital twin

그러나 디지털 트윈이 있다면

on ... designing the battery, building the battery,

배터리를 설계하고, 만들 때

is we can have a digital twin of each battery,

모든 배터리의 디지털 트윈이 있어서

saying, "That's me, this is how I've been built,

“이게 저예요, 저는 이렇게 만들어졌고

these are my components,

구성요소는 이거예요.

this is how you can repair me,

이렇게 수리하면 되고,

this is how I can be sort of disassembled,"

이렇게 분해할 수 있답니다.” 라고 알려주는 거죠.

and you can automate it.

그러면 그대로 자동화할 수 있습니다.

So we can actually take 95 percent or plus of the battery

따라서 실제로 배터리의 95% 이상을

back into the process.

공정에서 재사용할 수 있습니다.

Now this battery example is just to give you a view

이 배터리 예시는 그냥 여러분께

on how we can design, build and reuse it in a better way.

더 나은 설계, 제작, 재사용법을 보여드리기 위한 겁니다.

The problem is, I gave that speech to my kids,

문제는 제가 이걸 저희 애들한테 얘기했더니

and my kids basically said,

애들이 이러더군요.

"Look, Dad, we're computer scientists, this has been done for the last 40 years.

“ 아빠, 우리 컴퓨터과학자에요. 지난 40년 동안 하던 거잖아요.

What's new about it?"

다른 게 뭐예요?”

So I'm like, "What's new is that we are now throwing

그래서 저는 이랬죠. “새로운 점은 우리가 이제

a huge amount of cloud computing and AI to it,

“대규모 클라우드 컴퓨팅과 AI를 도입해서

so every industry can use this capability."

모든 산업에서 이걸 활용할 수 있단 거야.”

And I'll give you three examples.

세 가지 예를 들어보겠습니다.

First one, air travel.

첫 번째는 항공 분야입니다.

Three to four percent of worldwide CO2.

전 세계 CO2 배출의 3~4%를 차지하죠.

We're working with small start-ups

저희는 완전 전기 비행기를 개발하는 소규모 스타트업과 협력하여

which are building completely electrical planes,

completely in the metaverse first, to build them right.

이를 메타버스에 먼저 구축하고 제대로 제작될 수 있도록 했습니다.

Second one, so we build better travel,

두 번째로, 운송에서와 마찬가지로

we can use it for better food, right?

식량 개선에도 적용할 수 있겠죠?

전체 CO2의 25%를 농업이 차지하고 있습니다.

Twenty-five percent of all CO2 is being used in agriculture.

So this is an example I brought for you.

제가 소개할 예시는 이런 거예요.

We can build gigafactories for food.

식량 생산을 위한 기가팩토리를 구축하는 겁니다.

This is vertical farms, completely automated.

이곳은 완전 자동화된 수직 농장입니다.

These farms use 100 percent renewables,

이 농장들은 100% 재생에너지로 운영되며

they use 95 percent less water, zero pesticides.

물은 95% 적게 들고, 살충제를 사용하지 않습니다.

사실 맛도 꽤 좋습니다.

And it tastes, actually, quite good.

And it's completely automated.

그리고 완전히 자동화되어 있죠.

What does that have to do with a digital twin?

그게 디지털 트윈과 무슨 상관이 있을까요?

We have a twin of each plant,

각 식물마다 디지털 트윈이 있습니다.

which means we can make every day a perfect day for these plants.

즉, 이 식물에게 매일 완벽한 환경을 만들어 줄 수 있다는 거죠.

It's pretty good.

꽤 괜찮은 방식이죠.

Now the last example, it's going to be shocking to you,

마지막 예시는...

좀 놀라실 수도 있지만 한번 생각해 보셔야 합니다.

but you should think about it.

You're spending 90 percent of your living time in buildings.

여러분은 하루의 90%를 건물 안에서 보내고 계시죠.

In buildings which have been badly designed,

잘못 설계되고, 잘못 지어졌고, 잘못 운영되고 있는 건물에서요.

badly built and badly run.

You heat it when it shouldn't be heated,

난방이 필요 없을 때 난방을 돌리고,

냉방이 필요 없을 때 냉방하고, 전등도 켜 놓죠.

you cool it when it shouldn't be cooled, you leave the lights on,

엄청난 자원 낭비입니다.

so it's a huge waste of resources.

Thirty percent of all energy goes into buildings.

전체 에너지 사용량의 30%를 건물이 차지하죠.

So we can use those tools to design houses better,

그래서 이런 도구를 통해 집을 더 잘 설계하고,

to simulate what needs to be done to build them in a better way,

집을 더 잘 짓는 데 필요한 게 뭔지 시뮬레이션하면

설계 변경을 여러 번 할 필요도 없고 건물을 잘 운영할 수 있습니다.

so they don't have to be changed multiple times,

and to run them.

But being here in Detroit,

이곳 디트로이트시 일부를 시뮬레이션해볼 수도 있습니다.

we can also do it for complete parts of the city,

which is my last example.

이게 제 마지막 예시입니다.

I come from Berlin.

저는 베를린에 살고 있습니다.

This is an old industrial part of this town,

이건 이 마을의 오래된 산업 단지인데요.

which we are going to rebuild completely.

여길 완전히 재건하려고 합니다.

And what we decided is we're going to rebuild it first

그래서 우리는 이것을 먼저 메타버스에 지어 보기로 했습니다.

in the metaverse.

Because we want to optimize where the excess heat goes,

그리고 최적화하는 거죠.

어디가 과열되고 어디가 과냉각되는지,

where the excess cooling is going,

what happens if the rain falls, how can we keep it?

비가 오면 어떻게 되고 그 물을 어떻게 저류할지,

What does the biosphere look like, what is the biodiversity,

생물권은 어떤 모습이고 생물 다양성은 어떤지,

can we make it wheelchair-accessible?

휠체어 이용이 가능하도록 만들 수 있을지.

We optimize it.

이런 것들을 최적화하는 겁니다.

So once we've built this part of Berlin ...

그렇게 해서 베를린의 이 지역을 건설하면

It's going to be really sort of optimized,

정말 최적화가 잘 된 지역으로 시행착오를 최소화할 수 있을 겁니다.

and we will not have made mistakes.

We're getting platinum LEED certification before this thing is even being built.

착공하기도 전에 LEED 플래티넘 인증을 받기도 했죠.

So why am I sharing this?

이런 얘기를 하는 이유가 뭘까요?

I told you as a German, I hate being late, right?

이미 말씀드렸듯이 독일인이라 늦는 걸 싫어합니다.

But the reality, a lot of the industries you're working in are late,

하지만 현실적으로 여러 산업계의 대응은 이미 늦었습니다.

are late to do their contribution,

아무리 노력을 기울여도

to make sure that we are reaching the Paris Accords.

파리 협정을 달성하기엔 정말 많이 늦었어요.

So there's tools which enable us to cheat time

단, 우리에겐 적은 시간과 자원으로 더 나은 결과를 주는 도구가 있고

and to do more with less --

we should use those tools.

그걸 이용해야 합니다.

So my ask of all of you is,

제가 드리고 싶은 말씀은

let's use those tools to make it a better world

이런 도구를 사용해서 더 나은 세상을 만들고

and have an impact.

영향력을 만들어 보자는 겁니다.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)