빠르고 정확한 일기 예보를 위해 Google AI가 슈퍼컴퓨터를 능가합니다.

다음번에 일기예보가 빗나갔을 때, 날씨를 예측하는 것은 과학에서 가장 복잡한 문제 중 하나라는 것을 기억하세요. 이제 구글은 일기예보 역할에 인공지능을 접목해 단 1분 만에 최대 10일 전부터 정확한 예측을 할 수 있음을 입증했다. 그리고 이 작업은 일반적으로 완료하는 데 한 방의 슈퍼컴퓨터로 몇 시간이 걸립니다

유명한 나비 효과 가설은 폭풍이 몰아칠지 여부가 지구 반대편에서 날개를 펄럭이는 나비만큼 작은 것에 의해 영향을 받을 수 있다고 말합니다. 잘 알려진 나비에 대한 정보를 정확한 모델로 변환하여 다음 주 토요일에 피크닉을 계획해야 하는지 알려주는 것이 일기 예보의 임무입니다

이 작업에는 전 세계의 현재 기상 관측치를 입력 데이터로 사용하고 슈퍼컴퓨터에서 실행되는 복잡한 물리 방정식을 통해 작동하는 소위 수치 기상 예측(NWP)이 포함됩니다. 하지만 이제 구글은 덜 강력한 하드웨어에서도 더 빠르게 데이터를 처리할 수 있는 '그래프캐스트(GraphCast)'라는 인공지능 시스템을 출시했다.

이 AI는 위성 이미지, 레이더, 기상 관측소에서 수집한 40년간의 기상 재분석 데이터를 학습했습니다. GraphCast는 6시간 전의 기상 상황과 현재 상태를 수집하고, 이 귀중한 데이터를 사용하여 지금으로부터 6시간 후의 기상 상황을 예측합니다. 이를 기반으로 6시간 간격으로 미래예보를 할 수 있고, 최대 10일까지의 일기예보를 구축할 수 있습니다

GraphCast는 각각 위도와 경도가 0.25도인 지구 표면의 100만 개가 넘는 그리드 포인트에서 이 작업을 수행합니다. 모델은 각 지점에서 온도, 기압, 습도, 풍속, 풍향 등 표면의 5가지 변수와 37개 고도의 대기 6가지 변수를 고려했습니다.

테스트에서 GraphCast는 Google TPU v4 시스템에서 실행되었으며 일기 예보의 현재 표준인 슈퍼컴퓨터 실행에서 HRES(고해상도 예측)라는 시뮬레이션 시스템과 비교되었습니다. GraphCast는 1분 이내에 향후 10일 동안의 날씨를 예측할 수 있으며 테스트된 변수의 90%와 예측 리드 타임에 대해 HRES보다 더 정확합니다. 이러한 모델이 대류권에 초점을 맞추면 GraphCast는 HRES보다 99.7% 더 나은 성능을 발휘합니다. 대류권은 대기의 가장 낮은 층이며 정확한 예측은 일상 생활에 매우 유용하고 적용 가능합니다

GraphCast가 시연한 기능 중 더욱 인상적인 점은 특별히 교육을 받지 않았음에도 불구하고 HRES보다 먼저 악천후 상황을 식별했다는 것입니다. 실제 사례에서 AI는 허리케인이 상륙할 위치를 9일 전에 정확하게 예측할 수 있었던 반면, 전통적인 예측은 6일 전에만 확인되었습니다

Google은 GraphCast의 코드가 오픈 소스이므로 전 세계 과학자들이 이를 실험하고 일일 일기 예보에 통합할 수 있다고 밝혔습니다. 이런 종류의 숫자 분석은 인공 지능이 예술과 글쓰기를 인간에게 맡길 수 있는 완벽한 작업처럼 느껴집니다.

이 연구 결과는 사이언스 저널에 게재되었습니다

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