미 해양대기청, AI 기반 글로벌 날씨 예측 모델 공식 배치...기존 대비 컴퓨팅 자원 99.7% 절감

구글 딥마인드 기술 활용한 3종 모델 출시, 예측 속도와 정확도 대폭 향상

미국 해양대기청이 인공지능 기반 차세대 기상 예측 시스템을 출시하며 예보 정확도를 높이고 비용을 획기적으로 절감했다.

[한국정보기술신문] 미국 해양대기청(NOAA)이 인공지능 기반의 차세대 글로벌 날씨 예측 모델을 공식 배치했다고 12월 17일 발표했다. 이번에 출시된 새로운 AI 날씨 모델 시리즈는 예측 속도와 효율성, 정확도 측면에서 상당한 발전을 이루었으며, 기존 모델 대비 극히 적은 컴퓨팅 자원만을 사용한다.

닐 제이콥스 NOAA 청장은 "NOAA의 전략적 AI 적용은 미국 기상 모델 혁신의 중요한 도약"이라며 "이번 AI 모델들은 대규모 날씨와 열대성 저기압 경로에 대한 정확도를 개선하고, 컴퓨팅 비용을 대폭 절감하면서도 기상학자와 대중에게 예보 제품을 더 빠르게 전달하는 NOAA의 새로운 패러다임을 반영한다"고 밝혔다.

새로운 AI 날씨 모델 시리즈는 인공지능 글로벌 예보 시스템(AIGFS), 인공지능 글로벌 앙상블 예보 시스템(AIGEFS), 하이브리드 글로벌 앙상블 예보 시스템(HGEFS) 등 3가지 모델로 구성된다.

99.7% 컴퓨팅 자원 절감한 AIGFS

AIGFS는 다양한 데이터 소스를 활용하여 기존 글로벌 예보 시스템(GFS)과 유사한 수준의 날씨 예측을 생성하는 AI 기반 시스템이다. 이 모델은 많은 대규모 기상 현상에 대해 기존 GFS보다 향상된 예측 능력을 보여준다. 특히 장기 예보에서 열대성 저기압의 경로 오류를 크게 줄이는 성과를 거두었다.

AIGFS의 가장 혁신적인 특징은 효율성이다. 16일 예보 한 건에 운영 중인 GFS의 0.3%에 해당하는 컴퓨팅 자원만 사용하며, 약 40분 만에 완료된다. 이러한 지연 시간 단축은 예보관들이 기존 GFS보다 더 빠르게 중요한 데이터를 받을 수 있음을 의미한다.

다만 버전 1.0은 경로 예측이 개선되었지만 열대성 저기압의 강도 예측에서는 성능 저하를 보여, 향후 버전에서 개선될 예정이다.

앙상블 시스템으로 불확실성 표현

AIGEFS는 GEFS와 유사하게 31개 멤버로 구성된 AI 기반 앙상블 시스템으로, 단일 예보 모델 솔루션이 아닌 기상 예보관과 의사결정권자에게 다양한 가능성을 제공한다. 예측 능력은 운영 중인 GEFS와 비슷한 수준이지만, GEFS의 9%에 해당하는 컴퓨팅 자원만 사용한다. 개발자들은 앙상블의 다양한 예측 결과를 생성하는 능력을 지속적으로 개선하고 있다.

HGEFS는 이번 시리즈에서 가장 혁신적인 응용 프로그램이다. 물리 기반 GEFS의 31개 멤버와 AI 기반 AIGEFS의 31개 멤버를 결합하여 만든 62개 멤버의 그랜드 앙상블이다.

두 가지 서로 다른 모델링 시스템을 결합함으로써 HGEFS는 예측 불확실성을 더욱 효과적으로 표현하는 더 크고 견고한 앙상블을 만든다. 그 결과 HGEFS는 대부분의 주요 검증 지표에서 GEFS와 AIGEFS 모두를 일관되게 능가한다. NOAA에 따르면 이러한 하이브리드 물리-AI 앙상블 시스템을 구현한 것은 세계 최초다.

프로젝트 이글과 산학 협력

이번 초기 모델 시리즈는 NOAA 국립기상청, 해양대기연구소, 환경예측센터 내 환경모델링센터, 지구예측혁신센터 간 공동 이니셔티브인 프로젝트 이글(Project EAGLE)의 결과물이다.

제이콥스 청장은 "프로젝트 이글과 지구예측혁신센터를 통해 NOAA 과학자들은 학계와 민간 산업 구성원들과 계속 협력하여 예측 기술을 더욱 발전시키고 있다"고 덧붙였다.

연구팀은 구글 딥마인드의 그래프캐스트(GraphCast) 모델을 초기 기반으로 활용하고, NOAA 자체 글로벌 데이터 동화 시스템 분석을 사용하여 모델을 미세 조정했다. NOAA 데이터를 사용한 이러한 추가 훈련은 특히 GFS 기반 초기 조건을 사용할 때 구글 모델의 성능을 향상시켰다.

재해 대응력 강화 기대

이번 AI 날씨 모델은 대기의 강을 비롯한 극한 기상 현상의 예측 정확도와 적시성을 향상시켜 생명과 재산을 보호하는 데 기여할 것으로 예상된다. 초기 결과는 전통적인 GEFS보다 18시간에서 24시간 추가로 예측 능력을 확장한 것으로 나타났다.

NOAA는 향후 버전에서 허리케인 강도 예측을 개선하는 작업을 계속하고 있다. 이번 배치는 기상 예측 분야에서 AI와 전통적인 물리 기반 모델링이 상호 보완적으로 작동할 수 있음을 보여주는 사례로 평가받고 있다.

한국정보기술신문 인공지능분과 김주호 기자 news@kitpa.org