"생성형AI로 폭풍 찾는다"…엔비디아, '스톰캐스트' 공개

엔비디아가 허리케인, 토네이도 등 기상재난을 더욱 정확하게 예측할 수 있는 생성형 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 20일 실리콘앵글 등 외신에 따르면 엔비디아리서치팀은 기상예보 AI모델 '스톰캐스트'를 발표했다. 스톰캐스트는 엔비디아가 이전에 선보인 대기예보모델 코디프(CorrDiff)의 업그레이드 버전이다. 태풍, 사이클론 등 기상재난으로 발생하는 인명 및 재난 피해를 방지하기 위해 개발됐다. 엔비디아에 따르면 기상재난으로 인해 미국에서만 매년 많은 인명 피해와 함께 1천500억 달러 이상의 재산 손실이 발생하고 있다. 스톰캐스트는 AI를 활용해 기존 예보 시스템으로는 감지하기 어려웠던 중규모 대기운동을 고해상도로 시뮬레이션할 수 있다. 중규모 대기운동은 폭풍보다 크고 사이클론보다는 작은 규모의 활동을 의미한다. 폭풍은 일반적으로 직경 수 킬로미터에서 수십 킬로미터 정도 되는 비교적 작은 기상 현상을 말하며, 사이클론은 수백에서 수천 킬로미터 수준의 대규모 기상 현상이다. 중규모 기상 예측이 어려운 이유는 기후에 영향을 줄 수 있는 전세계 데이터를 보다 세밀한 해상도로 계산해야 하기 때문이다. 해상도는 대기 환경을 격자로 나눈 후 격자별로 날씨를 예상하는 방식이다. 격자 범위가 줄어들수록 특정 지역에서 발생하는 기상변화에 민감하게 대응할 수 있다. 다만 이 과정에서 막대한 컴퓨팅 파워와 비용이 요구된다. 이로 인해 기존 AI기반 기상예측 모델은 일반적으로 약 30킬로미터의 공간 해상도와 6시간의 시간 해상도를 가진다. 즉, 가로세로 30킬로미터의 구역을 6시간 단위로 날씨 정보를 업데이트해 준다. 반면 엔비디아의 스톰캐스트는 생성형AI를 활용해 해상도를 약 3킬로미터와 한시간 수준으로 약 60배 이상 해상도를 향상시켰다. 더불어 강수량 레이더와 연동할 경우 미국 국립해양대기청(NOAA)의 3킬로미터 수준의 기상 예보모델 보다 최대 10% 더 정확한 예측 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이 밖에도 시뮬레이션 환경에서 공기 중의 수분이 어떻게 움직이고 변하는지 역학 관계를 표시할 수 있다. 또한, 온도, 수분 농도, 바람 및 강수 레이더 반사도 값을 포함하여 100개 이상의 변수를 고도로 예측할 수 있는 기능을 보유했다. 이를 통해 과학자들은 폭풍이 형성되고 발전하는 과정을 3D로 정확하게 관찰하고 파악해 예보가 가능하다. 엔비디아는 해당 수준의 AI성능 달성을 위해 약 3년 반치의 NOAA의 미국 중부 기후 데이터를 이용해 훈련을 실시했다. 엔비디아와 함께 스톰캐스트를 개발한 웨더컴퍼니의 톰 해밀 혁신 책임자는 "홍수나 토네이도 같은 위험을 초래하는 강한 뇌우 등의 기상재난을 정확하게 예측하는 것은 상당히 어려운 일"이라며 "스톰캐스트와 같은 AI모델은 더욱 정확한 날씨 예측을 위한 중요한 과정"이라고 설명했다.