AI 기상 예보, 나비 효과의 벽 넘을까 [오철우의 과학풍경]

기상 예보 기술에도 인공지능 도입이 한창이다. 이런 가운데 나비 효과로 인한 기상 예보의 한계선으로 알려진 ‘2주 한계’를 넘어 30일까지도 기상 예보를 할 수 있을 가능성이 인공지능 연구진에 의해 최근 제기됐다. 사진은 비 오는 날에 서울 종로구 광화문네거리에서 우산을 쓴 채 오가는 시민들의 모습. 연합뉴스

오철우 | 한밭대 강사(과학기술학)

1961년 미국 기상학자 에드워드 로렌즈(1917~2008)는컴퓨터로 기상 예측 모델을 시험하던 중에 흥미로운 현상을 발견했다. 시뮬레이션을 중간에 다시 실행하면서 원래 입력할 값인 0.506127 대신에 간편하게 반올림한 0.506을 입력했더니 결과가 완전히 달라진 것이다. 맑음이 폭우로 바뀌는 정도로 아주 다른 예측 결과였다. 산꼭대기의 두 돌멩이가 약간 다른 곳에서 구르기 시작해도 산 아래에선 아주 다른 곳에 떨어지는 것과 같은 원리다. 우연한 발견은 나중에 ‘초기 조건에서 아주 조금 다른 차이가 나중에 커다란 차이를 초래할 수 있다’는 이른바 로렌즈의 혼돈 이론으로 이어졌다.

그는 1972년 학술회의에서 “브라질 나비의 날갯짓이 텍사스에 토네이도를 일으킬 수 있을까”라는 제목의 발표를 통해 이 이론을 널리 알렸다. 당시에 그는 ‘갈매기의 날갯짓’이라는 표현을 쓰곤 했는데 다른 연구자의 조언을 받아들여 ‘나비’ 표현으로 바꾸었다는 일화도 전해진다.

기상학에서는 이런 ‘나비 효과’ 때문에 날씨 예보 기간은 2주가 한계라는 인식이 1960년대 말부터 정설처럼 자리 잡아왔다. 이후 관측 기술, 슈퍼컴퓨터, 수치모델 덕분에 현재는 10일 안팎 기간까지 예보가 가능한 시대에 접어들었다.

요즘에는 인공지능 기술이 기상 예보에 새로운 바람을 불어넣고 있다. 최근에는 마이크로소프트의 기상 예보 인공지능인 ‘오로라’가 슈퍼컴퓨터 없이도 기존 수치모델의 예보 시스템을 능가하는 속도와 정확도로 10일 예보는 물론 대기 질과 태풍 경로까지 예측할 수 있음을 보여주었다.

2주 한계도 철옹성은 아닌 듯하다. 최근 미국 워싱턴대학 연구진은 인공지능을 활용해 예보 기간을 최장 33일까지 늘릴 수 있음을 보여주었다. 어떻게 이게 가능했을까? 연구진은 활시위를 떠나기 전 화살의 초기 조건을 잘 조절하면 과녁을 맞히는 정확도를 높일 수 있다는 식의 아이디어로 문제에 접근했다.

핵심은 예보 모델에 입력되는 기상 관측값을 보정하는 인공신경망이었다. 관측값에는 늘 어느 정도의 부정확함이 있게 마련인데, 연구진은 이런 관측값을 모델 예측의 오차를 줄이는 방향으로 최적화해 보정함으로써 예보 정확도를 높일 수 있었다. 실제로 구글 딥마인드의 예보 모델인 그래프캐스트에 이 방식을 적용해보니, 10일 예보의 정확도가 86% 향상되고 예보 가능 기간을 33일까지 늘릴 수 있었다고 한다.

과학저널 ‘사이언스’는 이 연구 결과가 그동안 넘을 수 없는 벽처럼 여겨지던 나비 효과의 2주 한계를 넘어서는 게 가능함을 처음으로 보여준 사례라고 평가했다. 다만 연구진은 아직 신중한 태도를 보인다. 이번 연구가 예보 모델 자체의 성능을 개선한 것은 아니며, 다양한 초기 조건과 예보 모델에서 다 검증되지 않았기 때문이다.

예보 기간이 늘어나면 날씨 정보가 중요한 개인과 사회생활에도 여러 변화가 나타난다. 태양광과 풍력의 재생에너지 발전 계획을 세우는 데에도 큰 도움이 된다. 이번 연구는 2주 한계가 절대적이지 않다는 점을 보여주며 기상 예보 연구에 새로운 자극을 던져주고 있다.