AI는 전 세계 기상 예보 센터보다 성능이 뛰어납니다.

AI, 날씨 예보의 '골드 스탠다드'를 넘어

AI는 기후 변화로 인한 대기 질, 기상 패턴, 열대성 폭풍을 추적하는 측면에서 기존의 예측 방법보다 우수한 성과를 보였습니다(사진: 게티).

마이크로소프트가 개발한 새로운 인공지능(AI) 모델인 오로라(Aurora)는 유럽 중기 기상 예보 센터(ECMWF)와 미국 국립 허리케인 센터(NHC)를 비롯한 세계 유수의 기상 센터보다 더 정확하고 빠르게 날씨를 예측하는 능력을 보여 과학계에서 큰 주목을 받고 있습니다.

5월 22일 네이처 저널에 발표된 연구에 따르면, 오로라 시스템은 전통적인 물리 모델을 사용하지 않고 전적으로 과거 데이터를 바탕으로 훈련되었습니다.

그럼에도 불구하고, 이 방법은 2023년의 모든 주요 허리케인을 정확하게 예측하는 동시에 수백 배 낮은 계산 비용으로 10일 날씨 예보를 생성하는 등 인상적인 결과를 낳았습니다.

한 가지 특별한 사례로, 오로라는 슈퍼 태풍 독수리가 필리핀 북부에 상륙할 것이라고 4일 전에 정확하게 예측했지만, 당시 공식 예보에서는 폭풍이 대만 북쪽으로 향하고 있다고 했습니다.

독수리는 나중에 아시아 태평양 지역 역사상 가장 큰 피해를 입힌 폭풍 중 하나로 기록되었습니다.

또한 오로라는 예측 분야에서 "골드 스탠다드"로 여겨지는 ECMWF보다 우수한 성과를 보였습니다. 구체적으로, Microsoft의 AI는 약 10km²의 해상도에서 10일간의 전 세계 예보의 92%에서 ECMWF보다 더 높은 정확도를 달성했습니다.

기술 대기업들 간의 AI 경쟁

AI 오로라는 태풍 독수리가 필리핀 북부에 상륙할 것이라고 정확하게 예측했습니다(사진: 마이크로소프트).

이 분야에서 오로라는 유일한 AI 모델은 아닙니다. 이전에 화웨이는 2023년에 판구-웨더(Pangu-Weather) 모델을 선보였고, 구글도 자사의 GenCast 모델이 2019년 자연재해 사례의 97%에서 ECMWF를 능가했다고 주장했습니다.

주요 국가와 기상청도 앞서 나가고 있다. Meteo-France와 ECMWF는 자체 머신 러닝 모델을 개발하고 있습니다. ECMWF 대표는 2025년 2월부터 테스트를 시작한 최초의 AI 모델이 해상도가 제한적(30km²)임에도 불구하고 물리적 모델에 비해 계산 시간을 1,000배 이상 단축했다고 밝혔습니다.

날씨 예측 분야에서 AI가 부상하는 이유는 기존 예측 모델이 복잡한 물리 방정식을 기반으로 하기 때문에 많은 양의 계산이 필요하기 때문입니다.

반면, Aurora와 같은 AI는 실제 데이터로부터 학습하므로 처리 시간이 크게 단축됩니다. 전문가들은 이것이 기상학 혁명을 향한 첫 걸음이 될 수 있다고 말합니다.

펜실베이니아 대학교의 준교수이자 이 연구의 주저자인 파리스 페르디카리스는 "우리는 대기 시스템 과학에서 큰 변혁의 시작점에 서 있습니다."라고 말했습니다.

그는 "향후 5~10년 내 목표는 위성과 기상 관측소에서 직접 데이터를 수집해 전 세계 어디에서나 고해상도 예보를 생성할 수 있는 시스템을 구축하는 것"이라고 말했다.

현재 오로라는 아직 상용화되지 않았지만, 테스트 결과에서는 큰 잠재력이 있는 것으로 나타났습니다.

기상학 분야에서 전통적인 방법을 AI로 점진적으로 대체하는 것은 실현 가능하고 필요한 것으로 여겨진다. 특히 기후 변화가 점점 더 심각해지고 정확하고 시기적절한 예측의 필요성이 그 어느 때보다 시급해진 상황에서 더욱 그렇다.

출처: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/ai-vuot-mat-cac-trung-tam-du-bao-thoi-tiet-toan-cau-20250523065832612.htm