AI가 태풍 경로·대기 질 정확히 예측…MS의 기상예측 AI, 4~8주 만에 기존 모델 뛰어넘었다

마이크로소프트(MS)가 4~8주 만에 태풍 경로, 대기 질 등 예측까지 정확하게 수행하는 기상 예측 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 해당 AI 모델이 수년에 걸쳐 완성되는 기존 지구 시스템 예보 모델을 능가했다는 게 MS의 설명이다. 

MS가 지난해 선보인 기상 예측 AI 모델 '오로라'가 기존 지구 시스템 예보 모델을 능가하는 성능을 보였다는 연구 결과가 국제 학술지 '네이처(Nature)'에 발표됐다. 이번 연구는 마이크로소프트와 미국 펜실베이니아대를 포함한 연구진이 함께 수행했다. 

MS는 최신 AI 모델 '오로라'가 대기 질, 허리케인, 태풍 등 기상 현상을 정확하게 예측할 수 있다고 설명했다. 특히 기상학적 접근 방식보다 더 정확하고 빠르게 기상 현상을 예측할 수 있다는 게 특징이다. 기존 예보 모델보다 약 5000배 빠른 속도로 전 세계 대기 오염과 날씨를 예측할 수 있다고 한다. 

위성, 레이더, 기상 관측소 등 방대한 데이터로 훈련된 오로라는 추가 데이터를 활용해 특정 기상 현상을 예측할 수 있도록 미세조정할 수 있다. 실험 결과 오로라 모델은 2023년 태풍 독수리의 필리핀 상륙을 4일 전에 예측했다. 일부 전문가 예측보다 더 정확했다.

또한 이 모델은 2022-2023년 시즌 사이클론 경로 예측에서도 미국 국립허리케인센터를 앞섰으며, AI 모델 오로라는 2022년 이라크 모래폭풍을 성공적으로 예측했다. MS 연구원들은 오로라가 학습한 데이터가 AI 예측 모델을 학습하기 위해 수집된 데이터 가운데 가장 방대한 수준이라고 했다. 

여기에다 다양한 데이터 소스를 통합하면 전반적으로 기상 예측 정확도가 더 높아질 것이라고 연구진은 설명했다. 특히 파도 예측 모델을 훈련하는 데 2016년 이후 데이터만 활용했음에도 높은 정확도를 보였다는 점이 주목할 만하다. 복잡한 작업을 수행하기에 짧은 기간이기 때문이다. 

기존 지구 시스템 예보 모델은 수십 년간 축적된 데이터를 기반으로 구축된다. 더불어 전담 인력과 슈퍼컴퓨터도 필요하다. MS의 AI 모델 오로라의 경우 기존 시스템에 비해 운영 비용이 훨씬 낮다는 게 장점이다. 다만 초기 훈련에는 비용이 많이 든다. 

오로라는 그래픽 처리 장치(GPU)를 활용해 몇 초 만에 기상 예측을 생성한다. 비슷한 예측을 생성하기 위해서는 대형 슈퍼컴퓨터에서 몇 시간이 걸린다. 그럼에도 오로라는 기존 모델보다 전반적으로 뛰어난 성능을 보였다. 전체 훈련에 걸린 기간은 약 4~8주다. 

마이크로소프트 머신러닝 연구원인 베셀 브루인스마(Wessel Bruinsma)는 "각 미세 조정 실험을 소규모 엔지니어 팀이 실행하는 데 불과 4~8주가 걸렸다"라며 "이 기간은 일반적으로 수년이 걸리는 기존 수치 모델 개발과 비교된다"라고 말했다.