네이처에 게재된 구글 딥마인드의 ‘머신러닝을 통한 확률론적 일기 예보’ 논문. <네이처 켭처>

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인공지능(AI)을 활용한 3차원 단백질 구조 예측으로 올해 노벨 화학상을 거머쥔 구글 딥마인드가 이번에는 전세계 날씨를 단 8분만에 예측해내는 AI 모델을 선보였다.

5일 구글에 따르면 구글 딥마인드는 이날 국제 학술지 네이처에 등재된 ‘머신러닝을 통한 확률론적 일기 예보’라는 제목의 논문을 통해 새로운 기상 예보 모델 ‘젠캐스트(GenCast)’를 공개했다.

논문에서 구글 딥마인드 연구팀은 우선 기존 기상 예보의 한계에 대해 지적했다. 전통적인 수치 기상 예보는 물리학 기반의 시뮬레이션을 통해 기상 변화를 예측하지만, 이는 불확실성을 충분히 반영하지 못하고 계산 비용이 높다는 문제가 있다고 진단했다.

예를 들어 현재는 지금 날씨를 반영해 ‘내일 오전 7시 예상 기온은 섭씨 -2도’와 같은 단일 예측만 가능한데, 이는 요즘처럼 이상기후 현상이 빈번한 상황에는 잘 맞지 않는다는 것이다.

구글이 대안으로 제시한 젠캐스트는 머신러닝을 통한 확률적 기상 예보 모델이다. 기존처럼 단일 예측값을 내놓는 것이 아니라 ‘내일 오전 7시 예상 기온은 섭씨 -5~2도일 확률은 70%, 2도 이상일 확률은 30%’처럼 다양한 기상 변수를 기반으로 발생 가능한 여러 날씨 시나리오를 확률적으로 제시한다.

정확도를 높이기 위해 구글은 유럽중기예보센터(ECMWF) 아카이브에 저장된 40년간의 기상데이터를 젠캐스트에 학습시켰다. 그 결과 현재 학습 대상이던 센터의 최고 수치예보 모델 ‘앙상블 시스템(ENS)’보다 더 정확한 예측에 성공했다는 게 회사측 설명이다.

실제 구글이 두 시스템 성능 비교를 위해 다양한 변수와 시간대를 반영한 1320가지 조합을 테스트해보니 97.2%에서 젠캐스트가 ECMWF보다 더 정확히 예측한 것으로 나타났다. 특히 예측시간이 36시간을 넘을 경우 1320가지 조합 중 99.8%에서 더 정확한 예측을 내놓은 것으로 집계됐다.

예보 속도도 단축했다. 이와 관련해 구글코리아는 공식블로그를 통해 “구글이 자체 개발한 머신러닝 전용 반도체인 TPU v5 칩 한 개만으로 전 세계 15일간의 날씨 예보를 단 8분만에 생성할 수 있다”며 “(기존 예보가)수만 개의 프로세스를 갖춘 슈퍼컴퓨터에서 몇 시간이 걸리는 반면 젠캐스트는 단일 TPU로 단시간에 처리한다”고 설명했다.

이러한 젠캐스트의 강점은 특히 태풍이나 허리케인 같은 기상위험을 정확하계 예측해 피해를 줄이는데 도움이 될 것으로 전망된다.

구글에 따르면 젠캐스트는 극심한 더위와 추위, 강풍 같은 극한의 기상요소를 예상하는 테스트에서 ENS를 꾸준히 능가했다. 2019년 일본에서 100명에 가까운 사망자를 낸 태풍 하기비스의 경우 상륙 7일전부터 이동 경로를 정밀하게 예측해 내는 것으로 나타났다.

젠캐스트의 기상 예측 능력은 향후 재생에너지 사업에서도 유용하게 쓰일 전망이다. 실제 전 세계 풍력발전소 그룹의 풍력 발전량을 예측하는 실험에서 젠캐스트는 기존 시스템보다 높은 정확도를 보였다.

구글은 홍수 모델 등 기존에 내놓았던 다른 기상예측 AI모델처럼 젠캐스트를 오픈모델로 만들고 코드와 가중치를 공개했다. 앞으로도 실시간 및 과거 예측 데이터를 제약없이 제공해 누구나 연구나 개발에 활용할 수 있게 한다는 방침이다.

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