구글 딥마인드, 날씨 예측 AI ‘그래프캐스트’ 개발

1분 만에 열흘 치 날씨 예측

일반 PC에서도 예측 가능해진 날씨

[객원 에디터 6기 / 김려원 기자] 지난 14일, 구글 딥마인드는 과학 저널인 ‘사이언스’를 통해 새로운 날씨 예측 AI ’그래프 캐스트’를 개발했다고 밝혔다.

그래프 캐스트는 현재 일기예보의 표준 방식인 수치예보(NWP)와 비교해 봤을 때 90% 이상 뛰어난 성능을 보였고 기상 이변이 가장 많이 일어나는 대류권에서 변수의 예측에서도 우수한 성능을 보였다. 또한 지난 9월 캐나다 동부 노바스코샤에 상륙한 허리케인 리의 위치를 9일 전에 정확히 예측했다. 반면 기존의 일기 예보 모델은 상륙 6일 전에 예측했다.

뛰어난 성능뿐만 아니라 적은 비용과 빠른 속도 또한 그래프 캐스트의 장점이다. 위성, 기상 관측소, 바다 부표 관측, 제트기 센서 측정값 등 수많은 데이터를 분석해 날씨를 예보하는 기존의 모델과는 달리 그래프 캐스트는 딥러닝을 통해 40년간 날씨 패턴과 데이터를 이용해 날씨를 예측한다. 복잡한 방정식과 측정값을 계산할 필요가 없어 막대한 시간과 비용이 드는 슈퍼컴퓨터가 필요 없어진 것이다.

그래프 캐스트는 과거 날씨 패턴의 연관성을 기록하는 데이터 구조인 그래프 신경망이므로 물리학적 방정식을 사용하는 것이 아닌 그래프 신경망을 통해 결론을 도출해 낸다.

구글 딥마인드 연구 담당 부사장인 푸쉬미트 콜리는 “날씨 예측은 인류가 오랫동안 연구해 온 가장 풀기 어려운 문제 중 하나”라며 “지난 몇 년 동안 기후 변화로 인해 일어난 일을 보면 이것은 매우 중요한 문제가 아닐 수 없다”라고 말했다.

매튜 챈트리 ECMWF 머신러닝 코디네이터는 “AI가 일기 예보의 혁명을 일으키고 있다”라며  “상당한 에너지를 소비하는 기존 NWP 접근 방식에 비해 약 1000배 더 저렴해진다고 볼 수 있다”라고 강조했다.

하지만 일부 기상학자들은 AI 기상 예측 시스템의 사용에 대한 신중함을 잊지 말아야 한다고 말했다.

아디티야 그로버 UCLA 교수는 “AI가 예측 결과를 내놓기까지 어떤 작업 경로를 거치는지 알 수 없는 ‘블랙박스’라는 점도 AI 예보의 신뢰성을 흔드는 요인이며, 훈련 데이터가 편향을 증폭시킬 위험도 있다”라고 말했다.