출처 : SONOW
구글 딥마인드 AI 모델, **허리케인 에린 24시간 급강화** 정확 예측으로 **기존 모델 압도**
인공지능은 일기예보에 혁신을 가져오고 있으며, 허리케인 예측과 농업 계획 모두에 있어 전례 없는 정확성과 속도를 제공하고 있다. 이 기술은 개발도상국의 농민들과 위험한 폭풍을 추적하는 예보관들에게 특히 많은 가능성을 제시하며, 전 세계가 극한 기상 현상에 대비하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다.
2025년 대서양 허리케인 시즌은 AI 기상 예보에 있어 분수령이 된 해로 평가받고 있다. Google DeepMind의 실험적 허리케인 모델은 8월 허리케인 에린 동안 눈에 띄는 성과를 보였다. 이 AI 시스템은 에린이 열대 폭풍에서 카테고리 5 허리케인으로 24시간 만에 급격히 강화되는 과정을 정확히 예측했는데, 이는 기존 모델들이 종종 놓치는 매우 어려운 예보 과제다.
"정말, 정말 잘 해냈습니다"라고 국립 허리케인 센터 허리케인 전문 유닛의 전임 책임자 제임스 프랭클린은 말했다. 그는 Google DeepMind 모델이 에린의 발생 첫 3일 동안 미국 및 유럽의 기존 모델보다 더 우수한 성능을 보였다고 덧붙였다. AI 시스템은 폭풍의 강도 변화를 예측하는 데 있어 "사실상 오류가 없었다"고 평가받았다.
**국립허리케인센터 첫 AI 협력**으로 **15일 앞 50개 시나리오** 생성 가능
이런 돌파구는 Google DeepMind와 국립 허리케인 센터 간의 역사적 파트너십의 결과로, 연방 기관이 운영 절차에 실험적 AI 예보를 처음으로 도입한 사례다. 이번 협력으로 예보관들은 최대 15일 앞까지 50개의 잠재적 폭풍 시나리오를 생성할 수 있는 AI 예측 정보를 활용할 수 있게 되었다.
마이크로소프트의 Aurora AI 모델도 기상학자들에게 깊은 인상을 남겼다. 최근 Nature에 발표된 연구에 따르면, Aurora 시스템은 중기 기상 예보 목표의 91%에서 기존 예보 방식보다 나은 성능을 보였다. Aurora는 특히 열대성 사이클론 예측에서 강점을 보이며, 계산 능력도 크게 적게 소모해 예보를 몇 시간 대신 몇 초 만에 생성할 수 있다.
개발도상국 **슈퍼컴퓨터 대신 단일 GPU**로 **몇 분 만에** 농업 기상 예보
농업 분야는 특히 전통적인 예보 인프라가 제한적인 개발도상국에서 AI 기상 기술의 진보로 인해 거대한 혜택을 누릴 수 있다. 주요 기상 센터에서 사용하는 물리 기반의 기상 모델은 매우 비싼 슈퍼컴퓨터와 방대한 연산 자원을 필요로 하여 대부분의 저소득 및 중간 소득 국가에서는 접근이 어렵다.
AI 기반 모델은 정확하고 지역화된 예측을 훨씬 적은 연산 비용으로 제공함으로써 해결책을 제시한다. 전통적인 시스템이 단일 예보 주기를 위해 수천 시간의 CPU 작업을 필요로 할 때, 최신 AI 모델은 단일 GPU를 사용해 몇 분 만에 같은 업무를 수행할 수 있다.
인도의 연구는 향상된 예측이 농민들에게 실제로 어떤 영향을 미치는지 보여준다. 더 정확한 몬순 예보를 받은 농민들은 파종 시기와 작물 선택에 더 현명한 결정을 내릴 수 있었고, 그 결과 투자 성과가 향상되고 위험이 줄어들었다.
**2022년 이후 급속 발전**, **1시간 학습**으로 **수천 배 빠른** 예보 생성
2022년 이후, 산업계와 대학 연구원들이 정확한 단기 및 중기 범위의 글로벌 예보가 가능한 딥러닝 모델을 처음 개발한 이래 AI 기상 모델 개발 속도는 극적으로 빨라졌다. 현재의 판구-웨더(Pangu-Weather)와 그래프캐스트(GraphCast)와 같은 시스템은 온도 예측에서 선도적인 물리 기반 시스템과 대등하거나 그들을 능가하면서도 훨씬 더 빠른 속도로 작동하고 있다.
학습 효율성도 놀랍게 향상되었다. 초기 포캐스트넷(FourCastNet) 모델은 슈퍼컴퓨터 학습 시간이 고작 1시간에 불과했으며, 이는 전통적인 물리 기반 접근 방식보다 수천 배 빠르게 예보를 생성할 수 있게 해주었다.
세계기상기구를 비롯한 여러 조직, 국제 개발 기관, AIM for Scale과 같은 이니셔티브는 AI 예보의 접근성을 개발도상국에 확대하기 위해 노력하고 있다. 유럽 중기예보센터(ECMWF)는 실제로 자사 인공지능 예보 시스템(AIFS)을 운용 배치하기 시작했고, 미국 NOAA는 AI 통합을 진전시키기 위한 Project EAGLE을 시작했다.