구글이 인공지능(AI)을 이용해 5~10분 만에 최대 6시간 뒤 날씨를 예측하는 모델을 선보였다. 현재 각국 기상 당국이 슈퍼컴퓨터를 이용해 예보하려면 분석에만 6시간이 걸리는 데 이를 대폭 단축한 것으로 재해 예방이나 날씨와 밀접한 활동에 이바지할 것으로 기대된다.

칼라 브롬버그 구글 ‘공익을 위한 AI’ 프로그램 리드는 4일 서울 역삼동 구글코리아에서 열린 화상 기자간담회에서 ‘나우캐스트’ 기상 예측 모델을 소개하며 “머신러닝을 이용한 기상 예측은 기존보다 훨씬 정확하다”고 강조했다.


구글은 6시간 이내 단기 예보에 초점을 맞추고 기상 레이더 관측 자료와 위성 사진 등을 모아 ‘유넷(U-Net)’이라는 신경망으로 계산한다. 기존 모델로는 몇 시간이 걸리는 작업을 5~10분 만에 내놓을 수 있고, 가로 세로 1㎞ 단위로 상세한 예보가 가능하다. 미국 해양대기청(NOAA)의 예보모델 ‘HRRR’보다 10배 더 상세하다고 구글은 소개했다. ‘나우캐스트’는 1~3시간 단기예보에서 HRRR보다 더 정확하다고 구글은 분석했다. 단, 5~6시간 이상 예보에서는 HRRR이 우세했다.

칼라 리드는 “지금 시점에서 당장 기상 예측 모델을 상용화할 계획은 없다”며 “머신러닝 기법을 이용해 얼마나 날씨를 정확하게 예측할 수 있는지에 대해 연구과제로만 삼고 있다”고 말했다. 실제 상용화까지는 더 오랜 시간이 필요하지만 점차 인류의 기상 대응력이 높아질 것으로 기대된다.

함유근 전남대 지구환경과학부 교수도 이날 ‘합성곱 신경망 기법’을 응용한 엘니뇨 예측 모형을 소개했다. 그가 개발한 엘니뇨 예측 모형은 향후 18개월 동안 70% 이상 정확도로 엘니뇨 발생 가능성을 맞출 수 있다. 기존 모델은 1년 정도를 예측했다. 이 연구 성과는 지난해 세계적인 학술 전문지 ‘네이처’에 게재됐다. 함 교수는 “엘니뇨의 예측 성능이 18개월로 늘면 전 세계적인 곡물 가격 변동 등에 선제 대응할 수 있다”고 설명했다.
/임진혁기자 liberal@sedaily.com