인공지능(AI) 기상예보_엔디비아의 어스-2와 구글의 잰케스트
지금 세계 각국은 인공지능(AI)을 활용한 기상예보 기술 개발에 적극적으로 참여하고 있는데, 이는 기후 변화 대응, 재난 예방, 에너지 관리 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있기 때문입니다. 현재 AI 기상예보는 어느 단계에 이르렀는지, 엔디비아(NVIDIA)와 구글(Google)의 AI 기상예보 모델을 중심으로 소개하고자 합니다.
1. 엔디비아의 어스(Earth)-2
엔디비아는 2024년 3월 기후 디지털 트윈 클라우드 플랫폼인 '어스-2'를 공개하였습니다. 어스-2는 지구 대기권이나 일부 지역의 기상현상에 대한 대화형 고해상도 시뮬레이션을 제공하는 인공지능(AI) 기반 에뮬레이션(Emulation)을 생성할 수 있습니다. 이 플랫폼은 최신 생성형 AI 모델인 '코디프(CorrDiff)'를 활용하여, 기존 수치 모델보다 12.5배 높은 해상도의 이미지를 1,000배 빠르고, 3,000배 에너지 효율적으로 생성한다고 엔디비아는 발표하였습니다.
이게 무슨 말이냐 하면, 기존에 사용하던 수치 해석 기반 모델(날씨 예측 모델, 시뮬레이션 모델 등)이 만들어내는 이미지보다 12.5배 더 정밀한 이미지를 만들어내고, 같은 이미지를 만드는 데 걸리는 시간도 기존보다 1,000배 더 짧은 시간이 걸린다는 의미입니다. 예를 들어, 기존 모델이 이미지 하나 만드는데 1시간 걸렸다면, 이 모델은 3.6초면 된다니 어마어마한 것입니다. “3,000배 에너지 효율적으로 생성된다”는 의미는 동일한 결과물을 만들기 위해 필요한 전력(연산량 포함)이 기존보다 3,000분의 1만큼 든다는 뜻입니다. 즉, GPU나 CPU의 전기 사용량, 연산 자원 소비량 등이 훨씬 적다는 말입니다.
엔디비아의 어스-2 플랫폼은 기후 기술 산업의 기업들이 보유한 독점 데이터를 결합하여, 기존 CPU 기반 모델링보다 훨씬 빠르고 정확한 기상 예측과 경고를 제공합니다. 때문에 각 기업과 정부 기관은 기후재해에 대한 대비와 대응을 강화할 수 있게 되었습니다. 엔비디아의 발표에 의하면, 기상이변으로 발생하는 1400억달러(약 186조원)의 경제적 손실에 대처할 수 있다고 합니다. 젠슨 황(엔디비아 창립자 겸 CEO)은 어스-2 클라우드 API 발표에서 "역대 최대 규모의 가뭄, 치명적인 허리케인, 대홍수 등의 기후재해가 이제 일상적인 일이 되었다"며, "어스-2 클라우드 API는 우리가 극한의 날씨에 더 잘 대비하고, 기상이변을 완화할 수 있는 기후 행동을 취하도록 도와준다"고 하였습니다.
2. 구글의 잰케스트(GenCast)
2024년 12월, 구글의 AI 연구소인 딥마인드(DeepMind)는 새로운 기상 예측 모델인 ‘GenCast(잰케스트)’를 공개하였습니다. 이 모델은 지구의 구형 지형에 최적화된 확산 모델(diffusion model)을 기반으로 50개 이상의 예측 결과를 생성하는 앙상블 예측(ensemble forecasting) 방식을 채택하고 있습니다. 부연하자면, 지구는 평평한 표면이 아니라 ‘구형(구체)’이기 때문에, 이를 수학적으로 잘 표현한 모델이 필요합니다. 잰케스트는 지구의 곡률을 고려하여 데이터를 계산하는 방식으로 만들어졌습니다. 확산모델 (Diffusion Model)은 원래는 이미지 생성(AI 그림)에서 주로 쓰이던 최신 AI 모델로 복잡한 정보를 단계적으로 더 선명하게 만들어가는 방식입니다. 이걸 날씨 예보에 적용하면, 예측을 반복적으로 개선해 나가는 데 효과적입니다. 앙상블 예측 (Ensemble Forecasting)은 날씨는 매우 복잡하고 불확실성이 높기 때문에, 1개의 예측만으로는 부족합니다. 그래서 잰케스트는 50개 이상의 서로 다른 조건(바람, 습도, 기온 등)을 기반으로 다양한 예측 시나리오를 동시에 생성합니다.
이 모델은 유럽중기기상예보센터(ECMWF)의 ERA5 아카이브에서 제공된 40년간의 기상 데이터를 활용하여 학습되었는데, ECMWF의 ENS 모델과 비교하여 97.2%의 예측 정확도를 보였으며, 특히 36시간 이상의 예측에서는 99.8%의 정확도를 기록하였습니다. ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)는 세계에서 가장 신뢰받는 기상 연구 기관 중 하나입니다. ERA5 아카이브는 ECMWF가 수십 년간 전 세계 날씨 데이터를 수집·정리한 방대한 데이터셋으로, 기온·바람·습도·강수량 등 다양한 정보가 포함되어 있고, 위성·기상관측소 등에서 측정된 데이터를 기반으로 합니다. 40년간의 학습데이터로 학습을 했기 때문에, 과거에 어떤 조건에서 어떤 날씨가 나타났는지를 학습함으로써, 미래를 더 정교하게 예측할 수 있게 됩니다. ECMWF의 ENS 모델은 현재 가장 권위 있는 전통적인 기상 예측 모델 중 하나로 슈퍼컴퓨터를 사용해 기상 방정식을 풀어 예측합니다. 잰케스트의 예측 정확도는 ECMWF ENS와 비교했을 때 97.2%의 일치도를 보였다는 것은, 잰케스트의 AI 예측이 기존 모델의 결과와 거의 같거나 그보다 더 정확하다는 의미입니다. 36시간 이상 미래의 날씨에 대해서는 거의 완벽한 수준(99.8%)으로 예측했다는 것은 긴 시간 간격의 예측에서 AI가 더 유리할 수 있다는 가능성을 보여주는 것입니다.
잰케스트는 고온 및 저온 현상을 보다 정확하게 예측하여 극단적인 날씨로 인한 피해를 최소화하는 데 기여하였고, 강풍과 같은 극단적인 날씨 현상의 예측 정확도가 뛰어나며, 태풍 경로 추적에서도 우수한 성능을 보였습니다. 그리고 단일 Google Cloud TPU v5를 사용하여 15일간의 예측을 단 8분 만에 생성할 정도로 예측 속도가 매우 빠릅니다. 이처럼 잰케스트는 기존의 전통적인 기상 예측 시스템을 능가하는 성능을 보여주며, 기상예보의 효율성과 신뢰성 모두에서 큰 진전을 이뤘다는 평가를 받고 있습니다. 딥마인드는 잰캐스트의 코드와 가중치를 오픈 소스로 공개하여, 기상 예측 커뮤니티와의 협업을 촉진하고 있습니다. 향후에는 실시간 및 역사적 예측 데이터를 제공하여, 연구자들이 자체 모델 및 워크플로우에 통합할 수 있도록 지원할 계획이라고 합니다. 딥마인드는 기후 변화로 인한 극단적인 날씨 현상에 대한 대응력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.
※ 이 글은 AI타임스, 엔디비아 블로그, 구글코리아 블로그, Google DeepMind 등을 참고하여 작성하였습니다.