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구글 "AI로 5분 만에 최대 6시간까지 기상 예측…상용화는 아직"

구글 '공익을 위한 AI' 공동 창립자 칼라 브롬보그 발표 "기존 모델보다 국지적으로 빠른 시간 안에 예측 가능" "美 국립기관보다 단기적 예측 우수…현재 초기 연구단계"
(출처=뉴시스/NEWSIS)
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[서울=뉴시스] 이재은 기자 = "AI 및 머신러닝 기법을 활용한 기상예측연구는 인류가 직면하고 있는 도전과제를 해결하는데 많은 도움이 됩니다."

구글의 '공익을 위한 AI' 프로그램의 공동 창립자 및 프로그램 리드인 칼라 브롬보그는 4일 오전 화상연결을 통해 AI 기반 기상 예측 모델(Nowcast) 모델을 소개했다. Nowcast는 머신러닝을 이용해 강수량 등 기상을 추측하는 모델이다.

일부 기존 예측 모델의 경우 몇시간이 걸리는 작업을 이 모델은 5~10분 만에 1km의 해상도 수준으로 최대 6시간까지 예측하며 초기 대발 단계임에도 불구하고 기존 모델보다 뛰어난 성능이다.

브롬버그 리드는 "일상생활은 기후, 날씨에 의헤서 많은 영향을 받는다. 날씨로 인해 통근경로, 주말 나들이 계획부터 홍수, 장마와 같은 재난을 예측하는데 매우 중요한 데이터다"며 "구글은 이상기후에 대해 효과적으로 대응하기 위해서 정확한 기상정보가 필요하는 관점으로 기상예측연구를 하게 됐다"고 설명했다.

구글은 데이터 중심의 비물리적 방식을 사용해 대기가 실제로 어떻게 작용하는지에 대한 사전 지식에 의존하지 않고, 신경망이 교육용 예시 자료만을 토대로 대기 물리를 근사치하는 법을 학습하도록 했다.

브롬버그 리드는 "기상관측을 영상 대 영상의 해석 문제로 인식하고, 현재의 최첨단 영상 분석인 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용한다"면서 "구글은 미국에서 진행된 초기 작업을 위해 2017년부터 2019년까지의 미 대륙 기상 관측 자료로 CNN 네트워크를 학습시켰다"고 밝혔다.

학습시킨 결과 구글 모델이 미국 국립기관 NOAA의 HRRR(High Resolution Rapid Refresh)의 1시간 예측보다 정확도가 높은 것으로 나타났다. 다만 5~6시간 시간에 근접하게 되면 HRRR 모델이 구글의 결과를 능가했다.

이를 통해 구글 방식의 예보가 효과적이며 단기적 예측이 우수하다는 것을 알 수 있다. 브롬버그 리드는 "빠른 예측이 가능한 구글의 ML모델과 장기 예보에 유리한 HRRR을 결합하면 전반적으로 향상된 결과를 얻을 수 있기 때문에 이를 중덤으로 개발할 것"이라고 밝혔다.


다만 구글은 아직 Nowcast 상용화 계획은 없다고 밝혔다. 브롬버그 리드는 "아직 초기 연구단계라서 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 연구과제로 접근하고 있다. 당장 상용화 계획은 없다"고 말했다.

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