[쿠키뉴스] 구현화 기자 = 구글은 인공지능(AI) 기술을 적용한 자체 기상 예측 모델을 즉각적인 기상뿐 아니라 기후 변화에까지 적용할 수 있다고 밝혔다. 

이 모델을 통해 구글은 현재 날씨 분석 5분만에 최대 6시간 뒤 날씨까지 예측하며 즉각적인 관측에 관해서는 미 정부 슈퍼컴퓨터보다 더 정확하게 예측한다고 설명했다. 

4일 서울 역삼동 구글코리아에서 가진 기자 간담회에서 화상으로 참여한 칼라 블룸버그(사진) '공익을 위한 AI 프로그램' 프로젝트 리더는 "구글의 최첨단 영상 분석인 신경망 모델(CNN)을 활용한 날씨분석 시스템 나우캐스트(Nowcast)가 미국 슈퍼컴퓨터보다 즉각적인 결과를 내놓는다"고 설명했다. 

구글의 나우캐스트 예측 모델은 기상 레이더 관측 정보와 위성 사진을 모아 6시간 이내 단기 예보에 최적화되어 있다. 

미국 해양대기청(NOAA)의 경우 날씨예측 엔진에 방대한 관측 데이터를 모두 통합해 10일간의 관측 데이터 값을 산출한다. 그런데 이 시스템의 경우 6시간이라는 시간이 소요되고, 즉각 결정이 어려운 단점이 있다. 

구글의 신경망 모델을 사용하면 예보를 위한 분석 시간을 5~10분으로 단축할 수 있고, 공간 해상도도 구역을 타일로 나누어 이 타일을 쪼개면 가로세로 1km의 국지적 지역까지 정확한 분석이 가능하다고 설명했다. 

실제로 구글에서 분석한 결과 6시간까지의 예측은 미국 해양대기청의 데이터보다 구글 신경망을 통한 예측이 더 잘 맞았다. 아직 구글은 이 기상예보 분석을 상용화하지는 않을 생각이다.

블룸버그는 "한국에서 불확실한 일기예보들이 있었다고 하는데, 미국에서도 그런 일이 많다"며 "한 타일은 256km로 이루어져 있지만 이를 쪼개 실제로는 가로세로 1km 기반으로 결과를 낼 수 있어, 국지적인 기상 확인도 가능하다"고 강조했다. 

함유근 전남대 지구환경과학부 교수도 구글의 이 같은 신경망 모델을 응용한 엘니뇨 예측 모형을 소개했다. 

앞서 블룸버그가 설명한 내용이 하루하루의 기상에 관한 예측이었다면, 함 교수는 좀 더 긴 시간을 두고 보는 기후 변화에 신경망 모형을 도입했다는 것이 차이점이다. 기후예측은 긴 시간에서 특정한 데이터를 요구하기 때문에 관측이 어려운 특징이 있다.

함 교수가 개발한 엘니뇨 예측 모형은 향후 18개월 동안 70%의 정확도로 엘니뇨 발생 가능성을 예측한다고 설명했다. 이는 기존 모델 대비 정확성을 끌어올린 수치다. 

함 교수는 인공지능이 어떤 내용을 파악해 엘니뇨를 예측했는지를 히트맵을 통해 규명했다. 즉 인공지능이 엘니뇨 예ㅖ측을 할 수 있었던 인도양, 대서양, 서태평양의 데이터를 찾아냈다. 지난해 9월 함 교수는 이 같은 결과를 네이처지에 게재했다.

함 교수는 "이 엘리뇨를 제대로 측정하고, 엘니뇨를 막으면 전 세계적인 곡물 가격 폭등을 막을 수 있다"고 말했다. 

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