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| 인공지능(AI) 모델 기반 방법은 기상 예측을 획기적으로 가속화하는 데 어느 정도 잠재력을 보여줍니다. 일러스트 사진. (출처: nchmf.gov.vn) |
Nature 저널에 최근 게재된 연구 보고서에 따르면, 중국 연구진은 3차원 신경망을 갖춘 인공지능(AI) 모델을 개발해 중간에서 높은 정확도로 전 세계 날씨를 예측했습니다.
Huawei Cloud의 대규모 기상 모델 연구개발팀은 연구에서 지구 좌표계에 적응하여 복잡하고 이질적인 3D 기상 데이터를 처리하는 3D 신경망을 제안했습니다.
약 40년간의 글로벌 데이터를 바탕으로 훈련된 비교적 대규모의 판구-웨더 기상 모델은 2개월 만에 1억 수준의 매개변수를 얻었습니다.
판구웨더는 습도, 풍속, 기온, 해면 기압 등을 포함한 24시간 전 세계 날씨 예보를 단 1.4초 만에 완료합니다. 이 시스템의 예측 속도는 기존 수치 예측 방식보다 10,000배 빠릅니다.
구체적인 예로, 작년 5월 발생한 초대형 태풍 마와르의 경우, 판구웨더는 폭풍 경로를 5일 전에 예측하는 훌륭한 성과를 보였습니다.
또한 이 모델은 테스트된 모든 이벤트의 재분석 데이터를 기반으로 수치 기상 예측(NWP) 방법과 비교했을 때 더 나은 예측 결과를 보여줍니다.
오늘날 일일 일기 예보, 심각한 자연재해 경보, 그리고 기후 변화 예측은 모두 고성능 컴퓨팅과 복잡한 물리 모델에 의존하는 이 방법을 사용하여 이루어집니다. 그러나 이 방법은 많은 기계와 컴퓨팅 시간을 필요로 합니다.
보고서의 저자이자 중국 클라우드 서비스 제공업체인 Huawei Cloud의 수석 AI 전문가인 티안치는 기존의 NWP 방식으로는 향후 10일간의 전 세계 날씨를 예측하기 위해 3,000개의 서버가 있는 슈퍼컴퓨터 클러스터에서 4~5시간의 컴퓨팅이 필요하다고 말했습니다.
그러나 이러한 새로운 AI 기반 방법의 정확도는 여전히 NWP 방법보다 상당히 낮습니다. 보고서의 공동 저자인 비 카이펑(Bi Kaifeng) 또한 AI 기반 기상 예보 시스템의 한계를 인정하며, 여전히 재분석 데이터에 크게 의존하고 있으며 극한 기상 조건 예측 능력을 개선해야 한다고 말했습니다.
치 티안은 "더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 기상 예보 서비스를 제공하기 위해서는 AI 기반 방법이 기존의 수치적 방법과 공존해야 한다고 생각합니다."라고 말했습니다.
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