구글이 인공지능(AI) 기반 날씨 시뮬레이터 모델을 개발했다. 기존에 사용하던 날씨 예측 모델에 최근 데이터를 학습한 AI의 예측을 더 방식이다.
구글의 연구 조직 구글 리서치는 22일(현지시간) 유럽중기예보센터(ECMWF)와 협업해 ‘뉴럴 일반순환모델(GCM)’이라는 이름의 새로운 날씨 시뮬레이터를 개발했다고 발표했다. 이날 국제 학술지 네이처에 게재된 관련 논문에 따르면 뉴럴GCM은 기존의 날씨 예측 방식인 GCM에 AI의 머신러닝을 결합한 모델이다. 구글 리서치는 “뉴럴 GCM은 현재의 표준 모델과 비교해 2~15일 후 일기예보에서 더 정확한 예측을 자랑한다”고 밝혔다.
새 날씨 시뮬레이터는 기존 모델을 완전히 대체하는 게 아닌 AI로 보완하는 데 초점을 맞췄다. 지난 50년간 날씨 예측 표준 모델로 자리 잡은 GCM은 지구를 지표면에서 대기권까지 이어지는 가로 50~100㎞의 정육면체로 나눈 뒤 특정 기간 각 정육면체에서 일어나는 날씨 변화를 예측하는 방식이다. 하지만 모델에 사용되는 정육면체의 크기보다 작은 규모에서 변화하는 기후 변화는 잘 예측하지 못한다는 문제가 있었다. 또 복잡한 방정식을 사용하다 보니 실행 속도가 느리고 비용도 많이 들었다.
뉴럴 GCM은 기존 모델의 방식을 유지한 채 머신러닝을 통해 수년간의 학습한 과거 기상 데이터를 적용했다. 속도가 느린 기존 방식의 단점을 AI로 보완하고, 빠르고 효율적이지만 장기적인 예측은 어려운 AI를 기존 모델이 보완했다. 날씨 예측을 위해 필요한 큰 대기 변화 계산에는 기존 모델을 사용하고, 이 모델이 잘 작동하지 않는 특정 지역의 미세한 기후에 대해 AI를 활용한다. 스테판 호이어 구글 리서치 수석연구원은 “물리학 대 AI 구도가 아닌 물리학과 AI가 함께하는 것”이라고 설명했다.
연구진은 뉴럴GCM을 통해 1년 전에 미리 허리케인을 예측할 수 있는 기능을 개발하고 있다고 밝혔다. 해당 기능을 통해 사전에 폭풍에 대비하기 위한 인프라를 구축할 수 있다는 설명이다. 구글 리서치는 “뉴럴GCM은 현재 지구 대기만 모델링하지만 향후에는 해양과 탄소 순환 등 지구 기후 시스템의 다른 측면도 모델에 포함할 계획”이라며 “며칠 또는 몇 주 단위의 날씨 예측을 넘어 기후 시간 척도에 대한 예측을 할 수 있는 더 긴 시간 단위의 예측을 가능하게 할 것”이라고 밝혔다.
실리콘밸리=송영찬 특파원 0full@hankyung.com
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