구글이 기존의 기상 예측 방식에 인공지능(AI)을 접목시킨 하이브리드 기상 예측 모델을 선보였다.
22일(현지시각) 세계적인 국제 학술지 네이처(Nature)에 게재된 연구에 따르면, 구글 연구진이 개발한 신규 하이브리드 기상 시뮬레이터는 전통적인 기상 예측 모델이나 순수 AI 모델보다 정확도 및 에너지 효율 면에서 우수함을 입증했다.
기후변화로 전 세계 곳곳에서 사상 최고치의 폭염이 이어지는 가운데, 기상 및 기후 예측 기술도 빠르게 진보하고 있다.
전통적인 기상 예보는 실제로 관측한 데이터를 기반으로 이루어진다. 일단 해양 및 지상의 기상관측장비, 기상관측용 풍선, 위성, 레이더 등을 통해 대기의 현재 상태를 측정한다. 측정하는 데이터에는 습도, 온도, 풍속 등 다양한 지표가 포함된다. 이렇게 수집한 방대한 데이터를 슈퍼컴퓨터가 물리 방정식으로 분석해 미래의 날씨를 예측해 내는 것이다.
물리 방정식이란 자연 현상을 수학적으로 표현한 공식을 말한다. 대표적으로 대기의 온도 변화를 설명하기 위한 열역학 방정식이 있다. 슈퍼컴퓨터는 대기와 해양의 움직임을 예측하기 위한 방대한 물리 방정식 프로그래밍을 처리하게 되는데, 여기에는 몇 시간 이상이 소요된다.
반면 최근 등장한 AI 기반 기상 예측 모델은 복잡한 물리 방정식을 사용하지 않는다. 대신 수십 년간 축적된 과거 날씨 데이터를 학습해 날씨가 변화하는 패턴을 분석해낸다. 여기에는 딥러닝 등 인간의 뇌를 모방한 기계학습 알고리즘이 활용된다.
AI 기상 예측 모델은 물리 방정식을 풀 필요가 없어 계산 속도가 매우 빠르다. 슈퍼컴퓨터 없이 비교적 간단한 하드웨어에서도 처리가 가능하다. 다만 단기 예보에서는 비교적 정확하지만, 장기 예보에서는 기존의 물리 기반 예측 모델보다 신뢰도가 떨어진다는 평가를 받고 있다.
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