바야흐로 AI(인공지능) 시대다. AI는 전 산업분야에 다양하게 결합돼 경쟁력을 키워가고 있다. 미래에는 오늘 저녁 퇴근길에 비가 오지는 않을지, 다음주 주말 날씨는 어떨지 등 기상 상황을 예측하는데도 AI가 활용돼 정확도와 속도를 높이게 될 전망이다.
4일 구글코리아는 서울 강남구 구글코리아 본사에서 '구글 AI 포럼'을 열고 최근 개발한 AI 기반 기상 예측 모델 '나우캐스트'를 소개했다.
이날 칼라 브롬버그 구글 '공익을 위한 AI' 프로그램 리드는 화상 연결을 통해 "구글이 AI와 머신러닝을 이용해 강수량 등 기상을 추측하는 새로운 기상 예측 모델을 개발했다"고 제언했다.
특히 최근 들어 허리케인, 장마 등 이상기후가 빈번히 발생하면서 이에 효과적으로 대처하기 위해 기상예측의 중요성은 더욱 높아지고 있다. 구글은 '공익을 위한 AI' 프로젝트의 일환으로 각종 환경문제를 해결하기 위해 기상 예측 모델 개발에 뛰어들었다.
나우캐스트는 최첨단 영상 분석인 컨볼루션 신경망(Convolutional neural networks, CNN)을 활용한다. 미국 해양대기청(NOAA)이 전국 159개 관측소에서 수집한 데이터를 머신러닝에 투입해 기상을 예측하는 방식이다.
칼라 리드는 "이 방식을 활용하면 기존 예측 모델로는 몇 시간이 걸리는 작업을 5~10분 만에 최대 6시간까지 예측할 수 있다"며 "이는 미국 해양대기청의 예보모델 'HRRR'의 공간 해상도보다 10배 상세한 수준"이라고 설명했다.
정확도 측면에서도 1~3시간 단기예보에서 HRRR보다 구글의 나우캐스트가 더 우수한 결과를 얻었다. HRRR은 1~3시간의 계산 지연에 따라 결과에 방해를 받기 때문이다. 다만 HRRR에 사용된 수치 모델은 완전한 3D 물리 모델을 사용하기 때문에 5~6시간 이상의 장기예보에서는 정확도가 더 높다.
제이슨 히키 구글 리서치 시니어 소프트 엔지니어는 "구글 모델과 장기 예보에 유리한 HRRR을 결합하면 전반적으로 향상된 결과를 얻을 수 있기 때문에 구글은 앞으로 이 아이디어에 중점을 두고 개발할 것"이라고 부연했다.
다만 이같은 기술이 실제 생활에 적용되기까지는 다소 시간이 필요할 것으로 보인다. 구글이 아직까지 나우캐스트를 연구과제로만 삼고 있을 뿐, 상용화 계획을 갖고 있지 않기 때문이다.
제이슨 히키 엔지니어는 "물리적 기법을 이용하지 않고 머신러닝을 활용한 기상예측은 단지 연구과제로 접근하고 있고 당장 상용화 계획은 없다"면서 "앞으로도 다양한 머신러닝과 데이터를 이용해 단시간부터 장시간에 걸친 기상예측 연구를 끊임없이 진행할 예정"이라고 덧붙였다.
짧은 기간의 날씨를 의미하는 '기상'을 넘어 장기간의 대기 상태를 표현하는 '기후' 예측까지도 AI를 통해 가능하다. 이날 함유근 전남대 교수는 CNN을 이용한 엘니뇨 예측 모형을 공개했다.
함유근 교수는 "모형 가상 시뮬레이션 기법을 도입하면 기존 1년 내외였던 예측 가능 기간을 18개월로 늘렸다"며 "이로써 전세계 기후에 영향을 주는 엘니뇨 형상 등에 선제적으로 대응할 수 있게 됐다"고 말했다.
