AI 예측력의 한계를 넘어 MS 오로라 태풍과 대기질 변화 연결 분석
AI 예측력의 한계를 넘어 MS 오로라 태풍과 대기질 변화 연결 분석
지난해 5월 마이크로소프트(MS)가 공개한 기상 예측 인공지능(AI) 모델
‘오로라(Aurora)’가 기존의 지구 시스템 예보 모델을 뛰어넘는 성능을 발휘했다는 흥미로운 연구 결과가 발표되었습니다.
오로라는 기상 예보는 물론, 대기질, 태풍 경로, 해양 파동 등 다양한 자연 현상을 더 정확하고 효율적으로 예측해 주목받고 있습니다.
국제 연구팀은 이를 종합적으로 분석한 결과를 22일 국제 학술지 네이처(Nature)에 게재했습니다.
이번 연구에는 마이크로소프트와 펜실베이니아대학을 비롯한 다수의 연구진이 참여했습니다.
오로라는 출시 초기부터 큰 관심을 받았습니다. 당시 마이크로소프트는 “오로라가 대기 오염을 빠르게 예측하도록 설계된 도구”라며
기존 예보 모델보다 약 5000배 빠른 속도로 5일간의 전 세계 대기 오염 상태와 10일간의 날씨를 예측할 수 있다고 소개했습니다.
이번 연구에서는 오로라의 활용 범위를 더욱 확장해 ‘지구 시스템’ 전반으로 넓혔습니다.
지구 시스템 예보란 단순히 날씨를 넘어서 해류, 해빙, 태풍(허리케인), 대기 질 등 지구 생태계의 자연 현상을 통합적으로 예측하는 분야를 의미합니다.
이는 특히 극한 기상 현상에 대한 조기 경보를 위해 필수적인 역할을 합니다.
하지만 이러한 예측 작업은 방대한 계산을 필요로 한다는 한계가 있었습니다.
기존의 지구 시스템 예보 모델은 수십 년간 축적된 데이터를 기반으로 작동하며, 이를 운영하려면 슈퍼컴퓨터 및 전담 인력이 필수적으로 필요했습니다.
또한, 기온, 강수량, 해류, 대기 오염, 해빙 등 고려해야 할 변수도 많아 시간과 비용이 과다하게 소모되는 문제가 있었습니다.
다행히 최근 AI 기술이 급속도로 발전하면서, 이러한 한계를 극복할 수 있는 희망이 생겼습니다.
연구진은 오로라를 활용하여 약 100만 시간 분량의 지구물리학 데이터를 학습시켰고, 그 결과 오로라는 기존 모델보다 뛰어난 성능을 발휘했습니다.
대기 질, 해양 파동, 태풍 경로 같은 고해상도 기상 예측 분야에서 압도적인 결과를 보여주었고, 계산에 소모되는 자원은 크게 줄였습니다.
특히 5일간의 태풍 경로 예측에서는 세계 주요 7개 예보 센터보다 높은 예측 정확도를 기록했으며, 10일간의 날씨 예측 역시 정확도 면에서 92%의 우위를 점했습니다.
오로라의 또 다른 장점은 뛰어난 학습 속도입니다. 전체 훈련에 소요된 시간은 약 4~8주에 불과했으며
이는 기존 기상 모델을 개발하는데 몇 년 이상 걸리는 것과 비교하면 매우 혁신적입니다.
연구진은 방대한 기존 데이터를 바탕으로 빠르게 성능을 끌어올릴 수 있었다고 설명했습니다.
연구팀은 오로라가 단순한 날씨 예보 도구에서 벗어나 지구 생태계 전반을 아우르는 포괄적인 ‘기반 모델’로 자리 잡을 가능성이 크다고 평가했습니다.
이를 통해 대기 오염 모니터링과 기후 변화 예측 등 다양한 환경 문제에 폭넓게 응용될 수 있을 것으로 보입니다.
특히 AI 기술을 통해 예측에 필요한 계산 비용이 감소하면 더욱 정밀하고 실용적인 기후 정보를 손쉽게 활용할 수 있어
기후 위기에 대응하는 데 있어 중대한 도움을 줄 수 있을 것이라고 덧붙였습니다.
이는 단순히 기술 발전에 그치지 않고, 지속 가능한 미래를 위한 강력한 도구로 자리매김할 가능성을 보여줍니다.
AI 기반의 기후 모델은 이제 우리의 환경과 사회 전반에 긍정적인 변화를 가져올 기대를 받고 있습니다.
