새로운 AI 날씨 모델, 세계 최고의 예보 시스템을 뛰어넘다

구글 DeepMind는 세계 최고의 기상 예보 시스템을 속도와 정확성에서 능가하는 인공지능(AI) 모델 GenCast를 공개했다고 수요일에 Nature에 게재된 논문에서 밝혔습니다.

기존 모델들과 달리, GenCast는 몇 분 내에 최대 15일치 예보를 제공할 수 있습니다. 이는 기존 시스템이 필요로 하는 수 시간에 비해 엄청난 향상입니다. Nature의 보도자료에서 주목했습니다.

모델의 능력을 보면, GenCast는 허리케인과 폭염과 같은 극단적인 사건을 예측하는 데 있어서 유럽 중기 기상 예보 센터의 앙상블 모델(ENS)을 앞선다는 것을 Nature에서 언급했습니다.

연구자들은 이번 돌파구가 더 빠르고, 더욱 신뢰할 수 있는 AI 주도의 날씨 예보의 새로운 시대를 알리는 신호라고 믿습니다. Nature는 GenCast가 오직 과거의 날씨 데이터만을 기반으로 하여, 온도, 습도, 바람 등의 변수들 사이의 복잡한 패턴을 찾아낼 수 있게 해준다고 설명하고 있습니다.

Nature는 이 데이터 기반 접근법이 슈퍼컴퓨터를 이용해 대기 물리학을 모사하는 전통적인 시스템과 대조된다고 보도했습니다. 이 모델은 앙상블 예보를 생성하는데, 이는 약간 다른 시작 조건들로부터 예측들을 제공하는 것으로, 예상되는 결과뿐만 아니라 그들의 정확성의 가능성도 제공합니다.

이 확률적 방법은 2019년의 날씨 데이터를 이용해 GenCast가 ENS와 비교되어 테스트될 때 거의 모든 메트릭에서 우월하게 입증되었습니다. 또한 Nature가 보도한 바와 같이, 열대성 사이클론의 궤적이나 심각한 온도 변동과 같은 극단적인 조건을 예측하는 데에서도 뛰어났습니다.

GenCast의 속도는 또 다른 장점으로, AI 처리 칩을 사용해 단 8분 만에 완전한 15일 예보를 생성합니다. 기존 모델들은 몇 시간이 걸립니다. 이러한 효율성은 Nature에서 언급한 바와 같이 허리케인과 같은 긴급 상황에서의 조기 경보에 아주 중요할 수 있습니다.

DeepMind는 또한 GenCast의 코드와 비상업적 파라미터를 공개함으로써 날씨 예보 연구를 민주화하는 것을 목표로 삼았습니다.

“이것은 정말로 공개 과학에 대한 훌륭한 기여입니다,”라고 영국 레딩의 유럽 중기 기상 예보 센터에서 머신러닝 코디네이터로 일하는 매튜 찬트리가 Nature에 보도되었다고 말했습니다.

“우리는 이러한 모델들이 가장 극단적인 날씨 이벤트에서 어떻게 작동하는지 이해할 필요가 있습니다”, 그리고 모델과 데이터를 공개적으로 게시하는 것은 연구 커뮤니티가 그것들을 평가할 수 있게 할 것이라고 그는 덧붙였습니다.

MIT의 대기과학 명예교수인 케리 에마뉴엘 박사는 DeepMind 연구에 참여하지 않았지만, 뉴욕 타임스가 보도한 바와 같이 GenCast가 기존 방법들을 대체하기보다는 보완할 것이라고 주장했습니다.

그는 각 타입이 날씨를 구성하는 다양한 현상들을 예측하는 데 각자의 장점과 약점을 가지고 있다고 말했습니다. “현 상황이 사라지지 않을 것”이라며 에마뉴엘 박사는 말했습니다. “아마도 두 가지 방법이 함께 작동하는 것이 최선의 방향이 될 수 있을 것”이라고 뉴욕 타임스가 보도했습니다.

GenCast와 같은 AI 모델이 발전함에 따라, 그들은 더 빠르고 정확한 날씨 예보를 약속하며, 극한의 날씨를 대비한 더 잘 정보화된 결정을 내릴 수 있도록 커뮤니티에 권한을 부여합니다.