MS 기상예측 AI '오로라', 한두달 훈련만으로 기존 모델 뛰어넘어

태풍 경로, 대기 오염도 등 지구 시스템 예측은 자연재해 피해를 줄이고 기후변화를 완화하는 데 필수적이다. NASA 제공

날씨뿐 아니라 태풍 경로, 대기 오염 등 지구 시스템을 예측하는 예보 모델을 개발하려면 최소 수년의 시간이 걸린다. 미국 마이크로소프트(MS)의 인공지능(AI) 모델 오로라(Aurora)가 약 4~8주의 훈련만으로 기존 예보 모델의 성능을 뛰어넘었다.

패리스 페르디카리스 미국 펜실베이니아대 기계공학·기계응용학과 교수팀은 날씨, 대기 오염도, 태풍이나 사이클론 등으로 불리는 열대 저기압의 경로 등 지구 시스템 예측에서 오로라가 기존 예보 모델의 성능을 뛰어넘는다는 사실을 확인하고 연구결과를 21일(현지시간) 국제학술지 '네이처'에 공개했다.

지구 시스템 예측은 자연재해 피해를 줄이고 기후변화를 완화하는 데 필수적이다. 수많은 변수를 계산하기 위해 컴퓨팅 자원이 많이 필요하다.

오로라는 지난해 5월 AI 기상예보 모델로 처음 공개됐다. 기존 예보 모델보다 5000배 빠르게 전세계 대기 오염과 날씨를 예측할 수 있다는 평가를 받았다. 연구팀은 오로라에 100만시간 분량의 지구물리학 데이터를 학습시켜 지구 시스템 예측 모델을 구현했다.

날씨와 대기 오염도 예측 성능을 실험한 결과 오로라는 기존 예보 모델들과 비교했을 때 상위 30% 내에 들며 우수한 성능을 보였다. 5일간 사이클론의 경로를 예측하는 과제에서는 모든 예보 모델보다 정확한 예측 결과를 냈다.

오로라의 가장 큰 장점은 효율성이다. 이번 연구에서 오로라의 훈련 기간은 4~8주다. 수년의 개발 과정과 고성능 컴퓨팅 자원이 필요한 기존 모델보다 자원을 수십 배 아낄 수 있다는 설명이다. 오로라의 빠른 학습은 그동안 전통적인 방식으로 축적된 데이터 덕분에 가능했다.

연구팀은 "오로라는 지구 시스템의 기초 모델로 쓰일 수 있다"며 "AI가 고품질 기상·기후 정보 접근성을 확대했다"고 밝혔다.

<참고 자료>
- doi.org/10.1038/s41586-025-09005-y

[이병구 기자 2bottle9@donga.com]