구글이 주축이 된 연구팀이 개발한 AI(인공지능) 적용 날씨 및 기후 예측 모델이 기존의 물리학 기반 기후 모델과 융합함으로써 중장기 기상 예측 정확도를 대폭 향상시켰다고 악시오스가 보도했다. 분석 결과 보고서는 '네이처' 저널에 발표됐다.

발표에 따르면 구글 리서치와 구글 딥마인드, MIT, 하버드 대학교 및 유럽 일기예보 센터 연구팀이 협력해 개발한 기계 학습과 신경망을 사용하는 기후 모델 '뉴럴GCM(NeuralGCM)'이 현재 사용되는 모델 및 1~10일의 중단기 일기 예보에 대한 다른 기계 학습 기반 모델보다 더 정확한 것으로 나타났다. 또한 수십 년에 걸쳐 장기적인 기후 조건을 예측하는 데서도 탁월한 기술임을 입증했다.

이 발전은 AI 기반 기상 및 기후 예측 분야가 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 보여준다는 지적이다. AI 모델은 기존 컴퓨터 분석 모델에 비해 엄청난 컴퓨팅 성능과 시기적인 적절성을 제공한다는 것이다.

개발에 참여한 구글 리서치의 스티픈 호이어 박사는 "새로운 AI 기반 기후 모델은 오픈소스이며, 노트북에서 상대적으로 빠르게 실행되도록 설계됐다"고 밝혔다. 

그러나 전통적인 기상 예측 모델은 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터를 사용하는데, 그럼에도 불구하고 대기와 해양의 작동에 대한 물리적 법칙을 설명하는 수만 줄의 코드를 처리하는 데 몇 시간이 걸린다.

개발된 AI 모델은 수십년 동안의 과거 날씨 데이터를 기계 학습으로 훈련했다. 대규모 날씨 패턴을 설명하는 물리 방정식을 사용했으며, 본질적으로 글로벌 순환 모델과 물리 집약적 접근 방식, AI 기반 작업을 결합하고 있다.

오클라호마 대학의 아론 힐 기상학 교수는 "새 기후 모델의 가장 큰 참신함 중 하나는 기후 예측에서 사용하는 대규모 물리학을 그대로 유지하면서 모델링을 AI로 대체한 방법"이라고 설명했다. 엔비디아나 마이크로소프트 등 다른 회사가 만든 AI 기후 예측 모델은 전통 물리학을 완전히 배제하고 있다는 것이다. 힐은 AI와 기계 학습 기술이 기상 및 기후 연구에서 빠르게 뿌리내리고 있다고 부연했다.

그러나 AI 예측 모델은 여전히 NOAA(국립해양대기청) 등 국제적인 기관에서 운영하지 않고 있다. 이는 기상 예측 전문가들이 AI 기반 예측 시스템에 대해 아직 온전히 신뢰하지 못하기 때문이다. 현재는 AI 예측 결과의 정확도를 확인하는 단계에 있다.

호이어는 "공공 기후 예측 관련 기관의 시스템이 빠르게 발전하고 AI 기후 모델 채택 가능성을 보여주고는 있지만, 아직 전통적인 날씨 및 기후 모델을 대체하지는 못하고 있다"면서도 "AI 기후 예측 시스템에 더 적극적인 투자가 이루어져야 한다"고 강조했다.

호이어는 최근의 연구에 대해 "날씨와 기후 시뮬레이션 엔진에 AI를 사용할 수 있다는 사실 자체는 현장의 많은 사람들에게 확인됐다"며 기후 예측에 AI가 깊이 개입할 시점이 다가오고 있다고 전망했다.