10일치 날씨 보기 - 내일 날씨 및 사이트 안내 (구글 딥마인드)
반응형
현재 날씨
서울 지역 날씨
More forecasts: 30 day weather forecast Seoul
자기 지역 날씨
More forecasts: London weather
10일간 날씨 예보 사이트 바로가기
10일간 날씨 예보를 보시려면 아래 링크를 클릭하세요!
10일치 날씨 예보 구글 AI 딥마인드
구글 딥마인드가 기존 기상청의 일기 예보의 정확성을 뛰어넘는 새로운 날씨 예측 인공지능(AI) 모델을 공개했습니다. 특히 기존 일기 예보에 슈퍼컴퓨터를 사용하는 것과 대조적으로 PC에서도 몇분 안에 날씨를 예측할 수 있다고 밝혔습니다.
딥마인드는 23년 11월 14일(현지시간) 과학저널 ‘사이언스’를 통해 1분 만에 10일간의 일기 예보를 정확하게 생성하는 AI 모델 '그래프캐스트'(GraphCast)를 개발했다고 밝혔습니다.
이에 따르면 그래프캐스트는 현재 일기예보의 표준 방식인 수치예보(NWP)과의 비교 테스트에서 90% 이상 뛰어난 성능을 보였고 기상 이변 예측에서도 우수한 성능을 보였습니다.
NWP는 물리적 원리에 기초한 수학적 모델을 사용, 전 세계 부표나 위성 및 기상 관측소의 기상 데이터를 처리하고 계산을 통해 열, 공기 및 수증기가 대기를 통해 이동하는 방식을 정확하게 파악한다. 계산이 복잡하고 까다로워 보통 슈퍼컴퓨터가 사용되며, 많은 양의 컴퓨팅 자원과 비용이 필요합니다.
반면 그래프캐스트는 1979~2017년 사이 유럽중기예보센터(ECMWF)에서 수집한 과거 40년치 기상 관측 자료를 학습해 만들어졌습니다.
그래프캐스트는 여러 정보 조각을 저장할 수 있을 뿐만 아니라 정보가 서로 어떻게 연관되어 있는지 기록할 수 있는 데이터 구조인 그래프 신경망(GNN)입니다. 상호 연결된 대규모 데이터셋을 저장, 기상 현상과 같은 복잡한 현상을 설명하는 데 유용하다는 설명입니다. 이를 통해 기압, 바람, 온도 및 습도 등 기상 변수 간의 연관성을 학습할 수 있었다고 전했습니다.
그래프캐스트는 현재와 6시간 전 지구 기상 정보를 이용해 앞으로 6시간의 날씨를 예측하고, 6시간 예측 결과를 다시 입력값으로 사용해 10일간 일기 예보를 생성합니다. 특히 구글 TPU v4 클라우드 컴퓨터에서 입력 1분 만에 10일치 기상 예측 결과를 도출한다. 심지어 그래프캐스트는 PC에서도 몇 분 만에 기존 모델보다 더 정확한 예측을 할 수 있다고 밝혔습니다.
현재 사용되는 가장 정확한 중기예보 모델인 '하이레솔류션(HRES)’과 예측 정확도를 비교한 결과 그래프캐스트가 온도, 압력, 풍속 및 방향, 습도 등 1380개 검증 항목 중 90%에서 HRES를 크게 앞서는 것으로 나타났습니다.
정확한 예측이 중요한 지구 표면에서 6~20km 높이의 대류권으로 평가를 제한했을 경우에도 그래프캐스트가 HRES보다 99% 성능이 뛰어났습니다.
특히 극심한 기상 이변 등에 대해 학습하지 않았음에도 사이클론 같은 열대성 저기압의 경로와 극심한 더위와 추위 등의 기상 이변을 예측하는 데도 HRES보다 효과적이었다고 설명했습니다.
매튜 챈트리 ECMWF 머신러닝 코디네이터는 “AI가 일기 예보의 혁명을 일으키고 있다”라며 "그래프캐스트는 일단 데이터 학습을 받고 나면 운영 비용이 급격히 저렴해집니다. 상당한 에너지를 소비하는 기존 NWP 접근 방식에 비해 약 1000배 더 저렴해진다고 볼 수 있다"라고 강조했습니다.
그러나 일부 기상학자들은 일기 예보를 AI에 맡기는 것은 신중할 필요가 있다고 지적했습니다.
아디티야 그로버 UCLA 교수는 "AI가 예측 결과를 내놓기까지 어떤 작업 경로를 거치는지 알 수 없는 ‘블랙박스’라는 점도 AI 예보의 신뢰성을 흔드는 요인이며, 훈련 데이터가 편향을 증폭시킬 위험도 있다"라고 말했습니다.
챈트리 역시 "AI가 NWP를 대체하는 것으로 봐서는 안 된다"며 "이 연구는 AI가 기존 일기 예보의 문제 해결을 위한 보조 수단으로 가능하다는 것을 보여주는 예"라고 말했습니다.
딥마인드는 그래프캐스트를 깃허브에 오픈 소스로 공개했습니다. 구글에 따르면 여러 기상청이 이미 이 모델을 활용하고 있다고 합니다.
반응형