[팩플] 구글, AI 기상예보 ‘젠캐스트’ 공개…유럽모델보다 99% 앞섰다

구글이 뛰어난 성능을 발휘하는 인공지능(AI) 기상 예보 모델 젠캐스트(GenCast)를 개발해 국제학술지 네이처(Nature) 등에 성능을 공개했다. 글로벌 빅테크와 각국 기상예보기관의 AI 기술 경쟁이 점차 치열해지고 있다.

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무슨 일이야

알파벳 산하 AI 연구회사 구글 딥마인드가 4일(현지시간) 새로운 AI 기상 예보 모델 젠캐스트(GenCast)를 공개했다. 구글 딥마인드 캡처

알파벳 산하 AI 연구회사 구글 딥마인드는 4일(현지시간) 새로운 AI 기상 예보 모델 젠캐스트를 공개했다. 젠캐스트는 단일 예보가 아닌 다양한 날씨 시나리오를 종합해 예측하는 앙상블(Ensemble) 모델로 개발됐다. 가장 최근의 날씨 상태를 입력하면, 50개 이상 날씨 궤적 시나리오를 계산한 뒤 이를 종합(앙상블)해 현실적인 예측치를 내놓는다는 것. 딥마인드는 젠캐스트를 훈련시키기 위해 유럽중기기상예보센터(ECMWF)의 40년치 날씨 데이터를 학습시켰는데, ECMWF의 자체 앙상블 기상관측모델(ENS)보다 최장 15일 앞까지 월등한 예측 결과를 냈다고 밝혔다.

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이게 왜 중요해

지구 온난화로 이상 기후 현상이 자주 발생하면서 기후 예측에 있어 AI 모델 활용의 중요성이 점차 커지고 있다. 수퍼컴퓨터에 기반한 기존 기후 예측 모델이 수학적 분석에만 의존해 답을 구해온 데 반해, AI 기반의 기후 예측 모델은 기후 원인과 실제 지구 환경 간 관련성, 지구의 동작 원리 등을 다각도에서 효율적으로 학습해 보다 현실적인 결과물을 내놓기 때문이다. 딥마인드는 “젠캐스트는 지구의 구형 기하학에 맞춰져 있으며, 가장 최근의 날씨 상태를 입력받을 때 미래 날씨 시나리오의 복잡한 확률 분포를 정확하게 생성하는 방법을 학습했다”고 밝혔다.

4일(현지시간) 네이처에 게재된 '머신 러닝을 통한 확률적 날씨 예측(Probabilistic weather forecasting with machine learning)' 논문 속 젠캐스트의 예보 및 열대저기압 경로 추적 모습. 네이처 캡처

구글은 이날 네이처에 ‘머신 러닝을 통한 확률적 날씨 예측’이란 논문을 게재해 젠캐스트의 세부 기술과 성능을 공개했다. 논문에 따르면 총 1320개 변수로 테스트를 진행한 결과 젠캐스트가 ENS보다 97.2% 수준에서 더 나은 예측치를 내놨다. 예측 시간이 36시간을 초과하는 경우엔 99.6%에서 더 나은 결과물을 냈다. 젠캐스트는 특히 심각한 위협이 되는 극한 날씨 예측에서 ENS보다 우수한 성과를 보였다. 딥마인드는 블로그에서 “기존 방식으로 15일 예보를 생성하려면 몇시간씩 걸렸는데, 젠캐스트 앙상블은 8분만에 결과를 내놓을 수 있다”고 밝혔다. 딥마인드는 젠캐스트를 개방형 모델로 만들어, 그 코드와 가중치를 모두 공개했다.

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더 알면 좋은 것

대설 특보가 내린 지난달 28일 오전 전북 진안군 반월리의 한 도로에 나무가 쓰러져있다. 연합뉴스

국내에서도 AI를 접목한 기상 예보 연구는 활발하다. 기상청 산하 국립기상과학원은 KAIST와 함께 기상 예보에 AI를 접목한 ‘알파웨더’ 모델을 개발하고 있다. 2014년부터 약 7년간 기상 레이더 영상과 지상 관측 자료를 학습해 6시간 이내 강수에 대한 초단기 예보를 할 수 있게 만들었다. 국립기상과학원의 이혜숙 인공지능기상연구과장은 “영국·독일 기상청이나 미국 해양대기청 등도 이제 막 본격적인 AI 연구를 시작한 단계인데, 국가 기상예보기관으로서는 우리가 유일하게 구체적 결과물을 내놔 가장 빠른 상황이다”라며 “경쟁이 본격화하면 그래픽처리장치(GPU)를 16장 보유하고 있는 우리가 계속 앞서긴 쉽지 않다. GPU를 80장 이상 확보해야 다양한 모델을 동시에 개발할 수 있을 것”이라고 말했다.

■ 더중앙플러스: 팩플

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정용환 기자 jeong.yonghwan1@joongang.co.kr

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