최근 테스트에 따르면, Google의 GraphCast는 유럽 중기 기상 예보 센터(ECMWF) 시스템보다 예보 정확도 면에서 더 우수한 것으로 나타났습니다.
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| 구글의 AI 기반 GraphCast 시스템은 기상 산업에 혁명을 일으킬 것으로 기대됩니다. |
구체적으로, Science 저널에 발표된 연구에 따르면 GraphCast는 온도, 압력, 풍속 및 풍향, 습도를 포함한 테스트된 1,380개 매개변수 중 90%에 대해 더 정확한 예측을 내릴 수 있었습니다.
2023년 9월, GraphCast는 허리케인 리가 캐나다 노바스코샤 해안에 상륙하기 9일 전에 상륙할 것이라고 예측했습니다. 반면, 기존 기상 예측 도구는 상륙 6일 전까지만 예측했습니다. 게다가 상륙 시간과 위치 측면에서도 정확도가 떨어지는 것으로 나타났습니다.
연구 결과에 따르면 "Google의 GraphCast는 1분도 채 걸리지 않고 전 세계 10일 동안의 수백 가지 날씨 변수를 예측할 수 있습니다."
GraphCast 모델은 머신 러닝 알고리즘과 "그래프 신경망"(GNN)을 결합한 것으로, 공간적으로 구조화된 데이터를 처리하기 위한 아키텍처입니다.
이 시스템은 ECMWF가 40년 이상 축적한 기상 데이터를 사용하여 학습되었습니다. GNN은 최소한의 컴퓨팅 리소스로 빠른 예측 생성을 가능하게 합니다.
GraphCast의 주요 임무는 전 세계 여러 지역의 대기 상태 간 상호작용을 예측하는 것입니다. 하지만 GraphCast 시스템은 아직 허리케인과 같은 기상 현상을 예측하는 데 필수적인 복잡한 정보를 제공할 수 없습니다.
DeepMind 연구진 또한 이 모델이 다양한 기상 시스템에 맞춰 확장될 수 있다는 점에 자신감을 표명했습니다. GraphCast의 테스트 버전은 현재 ECMWF 웹사이트에서 이용 가능합니다.
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