검색
검색
공개 노트 검색
회원가입로그인

AI가 처음으로 기존 날씨 예보 방식을 능가하다. - 딥마인드의 날씨 패턴 학습

page thumbnail

구글 딥마인드에서 AI 기상 예측 모델인 GraphCast를 활용해 정확하게 최대 10일까지의 전세계 기상 상황을 예측하는데 성공했다고 한다.

연구에서는 세계 최고의 기상예보 시스템인 유럽 중기기상예보센터(ECMWF)의 시스템을 뛰어넘는 성능을 보여주었다.

GraphCast은 기온, 압력, 풍속과 풍향, 습도 등 다양한 기상 지표 1,380개를 예측할 수 있다.

그래프캐스트는 40년 간의 ECMWF의 기록을 학습한 "그래프 신경망 (graph neural network)" 기계학습 아키텍처를 사용했다고 한다.

물론 한계는 있다. 모든 시나리오에서 전통적인 모델을 능가하지 못하고, 전체적으로 상세하거나 세밀한 예보를 만들지 못한다.

그럼에도 구글 DeepMind 연구자들은 AI 기반 접근 방식을 현재의 날씨 예측 기술을 보완하는 것으로 보고 있다. ECMWF는 자체 AI 모델을 개발하고 이를 수치 날씨 예측 시스템과 통합할 계획이라고 한다.

AI가 처음으로 기존 날씨 예보 방식을 능가하다. - 딥마인드의 날씨 패턴 학습 image 1

현재 날씨 상태를 입력하면 다음 상태를 측정하는 이미지 (출처 : 딥마인드)

생각

날씨라는 패턴을 학습한 인공지능이다. 인공지능의 신경망은 한마디로 패턴을 학습한다. 아마 패턴과 전통적인 데이터를 가진 산업들은 가장 먼저 AI를 도입하지 않을까 싶다. (주식, 금융, 보험, 제조업 등) 물론 AI 모델은 블랙박스와 같아서 그 안에서 무엇이 정확하게 일어나는지 알 수 없고, 통제(controll)하기도 어렵다. 하지만 기존 시스템의 보조 역할로 충분히 활약할 수 있을 것 같다.

얼마 전 날씨가 이상해서 갑자기 폭우가 내리고 우박이 내린 적이 있었다. 요즘 날씨가 정말 이상해 지고 있다. 이렇게 날씨에 대해 측정을 하는 것을 AI가 한다면 이런 이상 기후 문제에도 조금 더 잘 대처할 수 있지 않을까...한편으로는 인공지능이 너무 많은 컴퓨팅 연산을 사용하기 때문에 지구 온난화에 영향을 끼치지 않을까 생각이 되기도 한다. 하지만 자동화를 통해 산업이 효율화 되어 탄소배출이 줄어들 수 도 있고, AI가 효율적인 전력 사용을 가지거나 에너지 문제에 대한 대책을 찾을 지도 모른다. 우리는 이런 일들을 실험하는 단계에 있는 것 같다.

참고 기사

조회수 : 209
heart
공유하기
카카오로 공유하기
페이스북 공유하기
트위터로 공유하기
url 복사하기
T
페이지 기반 대답
AI Chat