• 허리케인 예측 정확도도 기존 모델 뛰어넘어

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머신러닝 기반 날씨 예측 프로그램 그래프캐스트는 날씨 예측의 정확도와 속도를 크게 향상시켰다.   사진=연합뉴스

 

딥마인드(DeepMind) 연구진이 개발한 머신러닝 기반 날씨 예측 프로그램 '그래프캐스트(GraphCast)'는 기존의 날씨 예측 기술을 능가하는 성과를 보여주고 있다고  기술 전문 매체인 엔가젯(engadget)이 최 보도했다. 


이 프로그램은 10일 동안의 날씨 변수를 1분 이내에 예측할 수 있는 능력을 갖추고 있으며 연구자들은 이 프로그램이 90%의 검증률로 기존 날씨 패턴 예측 기술을 능가했다고 강조했다.


그래프캐스트는 지구 날씨의 가장 최근 두 가지 상태를 포함하는 테스트 시점과 6시간 전의 변수를 활용하여 작동한다. 이 데이터를 기반으로 그래프캐스트는 6시간 후의 날씨 상태를 예측할 수 있다. 


이 프로그램은 현실 세계에서의 적용 가능성을 입증했다. 예를 들어, 그래프캐스트는 허리케인 리가 발생하기 10일 전에 롱아일랜드에 상륙할 것을 정확하게 예측했는데, 이는 당시 기상학자들이 사용하던 전통적인 기상 예측 기술보다 뛰어난 성과를 보여줬다.


그래프캐스트의 강점은 속도와 규모 측면에서 날씨 패턴을 예측하는 데 있어 기존 기술을 능가하는 데 머물지 않고, 열대성 저기압과 지역의 극한 온도 파도를 비롯한 심각한 기상 현상도 예측이 가능하다. 또한, 이 알고리즘은 최근 데이터로 재훈련될 수 있어 기후 변화와 관련된 더 큰 변화에 대한 날씨 패턴의 진동을 더 정확하게 예측할 수 있을 것으로 기대된다.


미래에는 그래프캐스트나 비슷한 인공지능(AI) 알고리즘이 더 많은 주류 서비스에 등장할 것으로 예상된다. 구글(Google)은 이미 그래프캐스트를 제품에 통합하는 방법을 모색하고 있으며, 이러한 기술은 미국 국립해양대기청(NOAA)과 같은 기관에서도 활용될 것으로 기대된다.


AI의 발전은 날씨 예측 분야에도 큰 변화를 가져올 것으로 전망된다. AI 기반 날씨 예측 모델은 더 정확하고 빠른 예측을 제공함으로써 기상 이변에 대한 조기 경보와 대응에 기여할 수 있을 것이다.

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AI 기반 그래프캐스트, 기존 기술 능가하며 날씨 예측 혁신
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