1분만에 10일간 날씨 예측 가능... 기상청보다 정확한 구글AI 등장

딥마인드 '그래프캐스트' 개발

구글의 인공지능(AI)이 내놓은 일기 예보가 슈퍼컴퓨터로 계산하는 현대 일기 예보보다 훨씬 빠르고 정확하다는 실험 결과가 나왔다. 연구진들은 스스로 학습하는(머신러닝) AI를 이용하면 복잡한 연산과 비싼 슈퍼컴퓨터 없이도 효율적인 예측이 가능하다고 밝혔다.

파이낸셜타임스(FT)에 따르면 구글의 모회사인 미국 알파벳의 AI 조직인 딥마인드는 지난 14일(이하 현지시간) 세계적인 과학 저널인 사이언스에 동료평가를 마친 논문을 올렸다. 딥마인드의 레미 람 박사팀은 논문을 통해 과거 대기 상태에 대한 재분석 데이터를 머신러닝으로 학습해 중기(10일간) 예보를 하는 AI 모델 '그래프캐스트'를 개발했다고 주장했다.

그래프캐스트는 유럽중기예보센터(ECMWF)의 1979~2017년 재분석 데이터를 학습했다. 해당 AI는 현재와 6시간 전 지구 기상 정보를 이용해 앞으로 6시간의 날씨를 예측하고, 6시간 예측 결과를 다시 입력값으로 사용해 10일간 일기 예보를 생성한다. 그래프캐스트는 전 세계 일기 예보를 위도·경도 단위로 1분 안에 내놓을 수 있다.

연구팀은 ECMWF의 고해상도 예보(HRES)와 정확도를 비교한 결과 그래프캐스트가 중기 예보 기준으로 기온과 기압 등 1380개 검증 항목 가운데 90%에서 더 정확했다고 주장했다. 연구팀은 그래프캐스트가 직접 학습하지 않은 기상 이변 같은 현상의 예측에서도 더 우수한 성능을 보였다며 "이것이 일기 예보의 전환점이 될 것으로 믿는다"고 주장했다.

현대 일기 예보에 주로 쓰이는 수치 예보 방식은 세계 각국의 기상청이 각자의 방정식에 수치를 넣어 슈퍼컴퓨터를 이용해 결과를 계산하는 방식이다. 그 결과 변수가 많아질수록 더 많은 컴퓨터 자원과 비용이 필요하다. 반면 그래프캐스트는 학습한 자료를 토대로 직접 연산을 통해 미래의 기상 상태를 추리한다.

ECMWF의 매튜 챈트리 머신러닝 코디네이터는 FT를 통해 "구글 딥마인드의 모델은 2년 전 예상했던 것보다 훨씬 더 빠르고 인상적으로 발전했다"고 말했다. 그는 그래프캐스트가 타사의 AI 모델보다 뛰어나다며 "화웨이의 판구웨더, 엔비디아의 포캐스트넷보다 더 나았을 뿐만 아니라 우리의 자체 예측 시스템보다도 정확했다"고 밝혔다.

챈트리는 "데이터 학습 훈련을 받고 나면 그래프캐스트의 운영 비용은 급격히 저렴해진다"라고 설명했다. 이어 "기존 방정식 계산법은 상당히 에너지 집약적인데 그래프캐스트는 에너지 소비 측면에서 약 1000배 저렴하다"고 지적했다.

그러나 FT는 AI가 지난달 멕시코만을 휩쓸었던 허리케인 '오티스'처럼 기상이 갑자기 악화되는 상황에서 전통적인 수치 예보에 비해 나을 것이 없었다고 전했다. 그래프캐스트 연구팀은 "전통적인 수치 예보를 대체하는 것으로 보면 안 된다"고 주장했다.

pjw@fnnews.com 박종원 기자