AI 기상예측. 정확도와 효율성은?

= 뉴시스

최근 이상기온 현상이 빈번해지며 전통적인 일기예보 방식의 한계가 드러나고 있다. 이에 따라, 전 세계적으로 AI를 활용한 기후 예측 기술이 새로운 돌파구로 떠오른다.

 

기존의 위성, 레이더, 슈퍼컴퓨터를 활용한 전통적인 기후 예측 방식이 한계에 달했다는 지적이 잇따라 나오고 있다. 특히 국내의 경우 최근 몇 년간 기상청이 태풍 경로를 제대로 예측하지 못하거나 게릴라성 폭우를 예상하지 못해 피해가 발생하는 등 예보에 실패하는 사례가 여러 차례 발생하며 비판받기도 했다.

 

지난해 8월 이주환 국민의힘 전 의원이 기상청에서 받은 자료에 따르면 2019년부터 지난해 7월까지 국민신문고에 접수된 일기예보 관련 민원은 425건에 달했는데, 이 중 44%인 189건이 일기 예보의 정확도와 관련된 민원이었다. 이에 기상청은 "기후변화로 국지성 폭우 등 극단적 날씨가 빈번하게 발생하는 상황에서 정확도를 높일 수 있는 기술개발 속도가 기후변화의 속도를 따라가지 못해 생기는 한계가 있다."라며 "기상정보는 전문적인 영역이라 소통의 한계도 있다"라고 해명한 바 있다.

 

스탠퍼드대학에서 지난 2022년 내놓은 연구 결과에 따르면 기후 변화는 날씨 변화를 더욱 심각하게 만들 뿐만 아니라, 향후 몇 년 이내에 날씨를 예측하는 것도 어렵게 만들어 극심한 홍수, 폭풍, 폭염에 대비할 시간이 부족해질 것이라고 경고했다.

 

AI, 머신 러닝 알고리즘을 활용한 기후 예측은 방대한 데이터를 신속하게 처리하고, 복잡한 패턴을 학습할 수 있어 전통적인 기후 예측 방식의 한계를 극복할 수 있다고 평가받는다. 기상청의 2023 기상 연감에 따르면 기상 분야에서 최근 대규모 언어모델(LLM)은 기상 업무 분야(관측, 예보, 응용, 연구 등)에 기상 데이터 분석 및 해석, 기상 예측 모델 개선, 기상정보 전달 및 교육, 기상 관련 연구 등의 다양한 방식으로 접목되어 활용되고 있다.

 

전 세계적으로 주요국들과 기술 기업들 역시 AI를 활용한 기후 예측 기술 개발에 한창이다. 특히 최근 세계적으로 정확도가 높은 것으로 인정받고 있는 모델은 구글 딥마인드의 '그래프캐스트'(GraphCast)와 중국 화웨이의 '판구-웨더'(Pangu-Weather)다.

= 구글 딥마인드 누리집

그래프 캐스트는 구글이 지난해 11월 공개한 AI 기반 기상 예보 모델로, 특히 허리케인 등 심각한 기상 현상을 더욱 일찍 식별할 수 있다. 구글은 그래프 캐스트가 날씨 예측을 위한 AI 분야에서 중요한 진전을 이뤄 보다 정확하고 효율적인 예보를 제공하고, 산업과 사회의 요구에 중요한 의사결정을 지원할 수 있는 길을 열어줄 것이라고 강조했다.

 

이에 더해 구글은 22일 국제 학술지 네이처에 전통적인 기상 예측 방식에 AI를 결합한 하이브리드 기상 예측 모델 ‘뉴럴 GCM(Neural GCM)’을 선보였다. 뉴럴 GCM은 유럽 중기 기상 예보 센터 (ECMWF)와 협력하여 개발되었으며 기존에 물리 기반 모델링과 머신러닝 기술을 결합해 시뮬레이션 정확도와 효율성을 개선했다. 구글은 뉴럴 GCM이 기존의 미국 해양대기청의 기후 모델 ‘엑스실드’보다 3,500배 이상 빠르며, 엑스실드에서 20일 소요되는 작업을 8분이면 완료할 수 있다고 강조했다. 또 슈퍼컴퓨터에서 구동되는 기존의 기후모델과는 달리 노트북에서도 실행 가능하다고도 덧붙였다.

 

중국의 경우 화웨이가 지난해 7월 발표한 판구 웨더가 주목받는다. 화웨이에 따르면 판구 웨더는 사상 처음으로 '유럽중기예보센터 통합예측 모델'(ECMWF IFS)의 성능을 뛰어넘은 기후 AI 모델이다. 화웨이는 기온, 풍속, 지위고도 등 모든 항목과 모든 선행시간에서 판구-웨더가 ECMWF IFS HRES보다 뛰어난 성능을 보였으며 '향후 1시간에서 일주일까지'의 날씨 예측에서 특히 앞섰다고 설명했다.

 

미국 항공우주국(NASA)은 IBM과 협력해 지난 5월 새로운 날씨 예측 AI 모델 '프리스비-웨더-클라이밋(Privthi-weather-climate)'을 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 NASA가 40년간 축적한 기후 데이터를 학습했다. 더 정확한 허리케인 경로 예측, 산불 예측, 정교한 난류 탐지, 도시 열파 예측 등 각종 기후 재난을 탐지하고 기후    시뮬레이션을 지역 단위로 수행해 광범위한 공공 안전 및 과학 응용 프로그램을 지원할 수 있다고 강조했다.

 

국내에서는 기상청 산하 기상연구소가 엔비디아와 협력해 엔비디아 GPU를 기반으로 하는 초단기 기상 예측 모델인 ‘나우캐스트’를 개발중이며 엔비디아는 이 외에도 기상청이 다양한 기상 예측 AI 모델을 활용할 수 있도록 협력하고 있다. 또 기상청 외에도 KAIST, 서울대와 기후 예측에 대한 공동 연구를 진행 중이다.

= 기상청 누리집

한편 세계 각국 빅테크의 경쟁이 치열한 상황에서 기상청이 지난 2019년부터 개발중인 AI 기상예보 프로그램 ‘알파웨더’ 역시 주목받는다. 알파웨더는 오는 2027년까지 3단계의 과정을 거쳐 개발되고 있으며 올해 안에 첫 단계가 마무리될 것으로 예측되고 있다. 기상청은 궁극적으로는 국민 개개인을 위한 일상생활 패턴에 맞는 기상정보를 제공할 수 있는 ‘나만의 스마트 파트너(Smart Partner) 알파웨더’를 구축하는 것이 목표다.

 

 

현기호 기자

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