"구글의 AI 허리케인 예보 모델, 정확도서 美기상청 모델 압도"
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구글이 개발한 허리케인 예보 모델이 정확도 면에서 미국 기상청의 대표 모델을 압도한 것으로 나타났다.
비교 대상에는 구글 딥마인드 날씨연구소가 개발한 AI기반 모델(GDMI)과 미국 기상청(NWS)이 사용하는 물리 모델 '지구예보체계'(GFS)의 산출물 'AVNI'가 포함됐다.
구글 모델은 다양한 모델 데이터를 인간 전문가들이 분석해 공식 발표하는 국립허리케인센터의 공식 발표(OFCL)보다도 더 정확도가 높았다.
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![[EPA=연합뉴스 자료사진]](https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/05/yonhap/20251105095821338rnch.jpg)
(샌프란시스코=연합뉴스) 권영전 특파원 = 구글이 개발한 허리케인 예보 모델이 정확도 면에서 미국 기상청의 대표 모델을 압도한 것으로 나타났다.
4일(현지시간) 미국 과학기술 전문매체 아르스테크니카는 브라이언 맥놀디 마이애미대 선임연구원의 분석 결과를 인용해 이같이 전했다.
맥놀디 연구원은 올해 대서양에서 발생한 허리케인 13건의 이동 경로를 예측한 모델 11가지(인간 예보관의 예측·전망 포함)를 비교했다.
비교 대상에는 구글 딥마인드 날씨연구소가 개발한 AI기반 모델(GDMI)과 미국 기상청(NWS)이 사용하는 물리 모델 '지구예보체계'(GFS)의 산출물 'AVNI'가 포함됐다.
AI 기반 모델은 과거 자료를 대규모로 학습시킨 모델이 미래를 예측하는 방식이고, 물리 모델은 방대한 현재 대기·기상 정보를 입력한 다음 방정식을 통해 예측하는 방식이다.
맥놀디는 예측 시작 시점부터 120시간(5일)까지의 위치 평균 오차를 측정한 결과 모든 구간에서 구글 모델의 오차가 가장 작았다고 설명했다.
구글 모델은 다양한 모델 데이터를 인간 전문가들이 분석해 공식 발표하는 국립허리케인센터의 공식 발표(OFCL)보다도 더 정확도가 높았다.
GFS 모델은 반대로 대부분 구간에서 비교 대상 모델 중 가장 실제와 차이가 컸다.
![브라이언 맥놀디 미국 마이애미대 선임 연구원이 올해 발생한 허리케인 13개의 이동 경로 예측 모델 11가지의 오차를 비교 분석한 그래프. 선의 높이가 낮을수록 예측이 정확하다는 뜻이다. [브라이언 맥놀디 블루스카이 계정 캡처. 재판매 및 DB 금지]](https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/05/yonhap/20251105095821524bonq.jpg)
구글 모델은 허리케인의 강도 예측에서도 대부분 구간에서 가장 뛰어난 성능을 보여줬으나, GFS 모델은 예측 정확도가 낮은 그룹에 속했다.
허리케인 전문가인 마이클 로리는 "딥마인드의 모델을 비롯한 AI 기반 모델들은 비싼 슈퍼컴퓨터가 필요한 기존의 물리 기반 모델과 달리 예보 산출 속도가 훨씬 빠르다"며 "이들 모델은 실수하더라도 실시간으로 이를 수정하는 능력도 갖추고 있다"고 평가했다.
구글은 지난 3월 국립허리케인센터 직원들에게 이 모델을 공개하고, 모델 예측 결과를 센터와 공유했으며, 이후 8월에는 딥마인드 웹사이트를 통해 일반에도 공개했다.
comma@yna.co.kr
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