[PRNewswire] Huawei의 Pangu-Weather AI 모델 출시

ECMWF website showing weather forecasts made by Pangu-Weather (Source: ECMWF)

-- 몇 초 만에 기상 현상 예측가능한 AI 모델 일반에 무료 공개

(선전, 중국 2023년 8월 4일 PRNewswire=연합뉴스) 2023년 7월은 역사상 가장 더운 달이자 12만년 만에 가장 기온이 높은 달로 기록될 것으로 보인다. 기후 온난화가 진행됨에 따라 기상이변이 발생할 가능성이 커지고 있다. 기존의 일기 예보에는 엄청난 규모의 컴퓨팅 성능이 필요하지만, 이제 기상 예측 방식을 혁신적으로 바꾼 새로운 AI 기반 기상 모델이 대중에게 공개된다.

HUAWEI CLOUD가 개발한 일기 예보 AI 모델인 Pangu-Weather는 1만 배 향상된 속도로 보다 정확한 기상 예측이 가능해, 전 세계 일기 예보 시간을 단 몇 초로 단축할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기상 이변을 조기에 예측하고 대비할 수 있다. 이러한 연구 결과는 2023년 7월 5일, 동료 평가를 거친 논문을 게재하는 과학 학술지 네이처[https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3 ] 에 게재되었다.

Pangu-Weather는 기존의 수치 예측 방식보다 정확도가 더 높은 최초의 AI 예측 모델로, ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) 웹사이트를 통해 최초로 일반에 무료 공개되었다. 덕분에 전 세계 기상 예보관과 기상학자, 기상에 관심이 많은 사람들 및 일반 대중이 Pangu Weather 모델이 예측한 전 세계 10일 일기 예보를 볼 수 있는 플랫폼이 마련되었다.

기존 일기 예보의 "판도를 바꾸는 전환점"

또한 ECMWF는 10일 일기 예보 제공과 더불어 2023년 4월~7월 동안의 Pangu-Weather 예보와 (업계 최고의 전 세계 NWP 시스템인) ECMWF IFS의 예보를 비교한 보고서[https://arxiv.org/abs/2307.10128 ]도 발표했다.

이 보고서는 Pangu-Weather와 같은 머신러닝(ML) 방식의 도입은 "기존 수치 일기 예보(NWP) 방식의 점진적이고 느린 발전 속도의 판도를 바꾸는 전환점"이 될 수 있다고 밝혔다. (World Meteorological Organization(WMO)에 따르면) 수치 예보 기술은 10년에 약 하루씩 발전하는데, 이는 표준 NWP 시스템으로 예측을 실행할 때 많은 계산 비용이 소요되기 때문일 수 있다. 반면 ML 모델의 경우 훨씬 낮은 계산 비용이 소요되며, 정확도 측면에서 경쟁력이 높아 일기 예보에 혁명을 일으킬 수 있다.

HUAWEI CLOUD AI 부문 Chief Scientist이자 IEEE 펠로우 및 Academician of the International Eurasian Academy of Sciences를 겸하고 있는 Tian Qi 박사는 "일기 예보는 매우 복잡한 시스템이기 때문에 과학 컴퓨팅 분야에서 가장 중요한 시나리오지만 수학적, 물리적 지식의 모든 측면을 다루기는 어렵다고" 말하면서 "현재 Pangu-Weather 는 주로 예보 시스템의 작업을 수행하고 있으며, 주요 기능은 대기 상태의 발달을 예측하는 것"이라고 설명했다.

검증된 기상 이변 예측 정확도

Pangu-Weather 모델의 예측 능력은 2022년 2월 유럽 북서부를 강타한 폭풍 Eunice와 2022년 여름 영국의 기온이 처음으로 40°C를 기록한 현상과 같은 기상 이변 상황에서 테스트되었다. 이 두 가지 사례는 데이터 기반 모델이 기상 이변 상황을 예측하고 중기 예보에 대한 지침을 제공할 수 있음을 보여준다.

Pangu-Weather의 예측 범위에는 지오포텐셜, 비습, 풍속, 온도가 포함되는데, 이 모든 정보는 기상 시스템, 폭풍의 궤적, 대기질 및 기상 패턴의 발달을 예측하는 데 매우 중요하다. Pangu-Weather는 올해 6호 태풍인 Khanun의 궤적 예측에도 사용되었다.

ECMWF는 전 세계 기상 예측 커뮤니티가 AI 모델을 예보 시스템의 추가 구성 요소로 활용하고 이러한 모델의 강점과 약점을 추가적으로 탐구하여 기상 관리에 도움이 될 수 있도록 더 큰 노력을 기울일 것을 오랫동안 촉구해 왔다.

Tian Qi 박사는 "우리의 궁극적인 목표는 AI 기술을 사용하여 차세대 일기 예보 프레임워크를 구축함으로써 기존의 예보 시스템을 강화하는 것"이라고 말했다.

출처: Huawei

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출처 : PRNewswire 보도자료