인공지능(AI)을 이용해 10일 뒤의 날씨를 기존 예보 시스템보다 더 빠르고 정확히 예측하는 기술이 나왔다. 관측 데이터를 물리 방정식으로 계산해 예보하는 기존 방식보다 뛰어난 정확도를 자랑하며, 속도도 1분 이내로 매우 빠르다. 다만, 기존에도 중기(1~14일) 예보를 잘 하는 AI 기반 시스템은 이미 존재했고 일부는 기존 예보와 함께 사용될 정도의 성능을 인정 받고 있던 만큼, 딥마인드의 이번 기술이 ‘판’을 바꿀 기술인지는 좀 더 지켜봐야 한다.

구글 딥마인드는 기계학습 기반의 중기 일기예보 모델 ‘그래프캐스트(GraphCast)’를 개발해 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스’ 15일자에 공개했다.
 

오늘날 일기예보는 대부분 수치예보(NWP) 기술을 사용한다. 복잡한 대기 현상을 지배하는 물리 현상을 묘사한 방정식을 슈퍼컴퓨터로 풀어 현재 기상을 분석하고 앞으로의 변화를 예보한다. 매우 복잡하고 변덕스러운 실제 기상 현상을 잘 모사하는 정확한 방정식 또는 모델을 구축해야 하며, 방대한 데이터와 계산 자원도 필수다. 최근엔 정확도가 많이 향상돼 허리케인이나 태풍의 경로를 며칠 전에 예측할 수 있을 정도가 됐다. 유럽중기예보센터(ECMWF)가 지난해부터 가동하기 시작한 통합예측시스템(IFS)이 대표적이다.

하지만 수치예보는 많은 계산과 방대한 데이터가 필요하고, 수식이나 모델의 정확도를 향상시키는 데 시간이 많이 걸린다는 약점이 있다. 이에 딥러닝이나 AI를 이용해 수식으로 쉽게 표현되지 않는 기상 데이터의 패턴을 파악하는 방식으로 예측 정확도를 높이는 기계학습기반기상예측(MLWP)도 활발히 연구되고 있다. 특히 폭염이나, 레이더 이미지를 통한 강수량 예측 등 수치예보가 약점을 ...