구글, AI 날씨 모델 '웨더넥스트3' 공개…강수 예측 최대 60% 개선

구글이 더 좁은 지역의 날씨를 시간 단위로 예측하는 인공지능(AI) 기상예보 모델을 내놨다. 기존보다 강수 예측 성능을 높이고 실시간 위성 관측 데이터를 활용해 AI 기상예보의 정확도와 활용 범위를 넓혔다. 4일 테크크런치에 따르면 구글 딥마인드와 구글 리서치는 새로운 AI 기상예보 모델 '웨더넥스트3'를 공개했다. 구글은 웨더넥스트3의 예측 정보를 검색과 구글 지도 및 제미나이 등에 적용할 예정이다. 웨더넥스트3는 기존 AI 기상예보의 한계로 꼽혔던 예측 범위와 강수 예측 성능을 개선했다. 주요 기상 변수는 최대 5km 해상도로 예측하며 강수 예측 평가 결과는 이전 모델인 웨더넥스트2보다 최대 60% 향상됐다. 기존 6시간 간격이던 예보도 1시간 단위로 제공한다. 예측 정확도에서도 경쟁 모델을 앞선 것으로 나타났다. AI 기상예보 비교 도구 '오퍼레이셔널 웨더벤치' 평가에서 구글과 마이크로소프트, 엔비디아 및 유럽중기예보센터(ECMWF)가 개발한 딥러닝 모델보다 높은 정확도를 기록했다. 미국 국립기상청과 ECMWF의 기존 기상예보보다도 높은 성능을 보였다. 성능 향상을 위해 모델 규모도 키웠다. 웨더넥스트3는 이전 모델보다 매개변수가 2.4배 많다. 특정 기상관측소의 데이터를 예측하도록 학습해 보다 세밀한 지역 단위 예보가 가능하도록 했다. 실시간으로 수집되는 기상위성 데이터도 활용한다. 매시간 들어오는 위성 데이터를 모델에 반영해 예보를 더 자주 갱신하도록 했다. 기존 AI 기상예보가 가공된 기상 데이터를 주로 활용했던 것과 달리 실제 관측 데이터를 직접 활용하는 범위를 넓혔다. AI를 활용하면 기존 수치예보보다 적은 비용으로 빠르게 기상예측 결과를 만들 수 있다. 기존 방식은 슈퍼컴퓨터로 대기의 물리 현상을 나타내는 방정식을 계산하는 데 많은 시간과 비용이 필요하다. AI는 과거 기상 데이터에서 패턴을 학습해 예측에 필요한 계산량을 줄인다. 페란 알레 구글 딥마인드 연구원은 "날씨는 혼돈계여서 작은 차이가 크게 증폭되기 시작한다"며 "머신러닝은 불완전한 정보와 제한된 컴퓨팅 자원으로 복잡한 물리 현상을 근사해야 하는 문제를 많은 데이터에서 패턴을 학습하는 방식으로 해결한다"고 설명했다.