칼라 브롬버그 구글 '공익을 위한 AI' 프로그램 리드가 4일 화상 간담회를 통해 기상 계측용 머신러닝 개발 연구 성과를 발표하고 있다.

구글이 인공지능(AI) 기반 기상예측모델 '나우캐스트'를 통해 몇 시간 걸리는 기상 예측 작업을 5~10분으로 줄였다고 밝혔다. 최대 6시간 이후의 날씨까지 예측할 수 있다.

칼라 브롬버그 구글 '공익을 위한 AI' 프로그램 리드는 4일 서울 역삼동 구글코리아에서 진행된 화상 간담회를 통해 기상 계측용 머신러닝 개발 연구 성과를 선보였다.

구글은 공익을 위한 AI 프로젝트를 통해 홍수 예측, 멸종 위기 생물 보호, 기근 예방 등 다양한 활동을 진행 중이다. 이번 프로젝트 역시 머신러닝을 통해 날씨 예측의 정확도를 높이고자 시행됐다.

나우캐스트는 일기예보의 정확성을 높여 국지성 폭우나 뇌우처럼 시시각각 변하는 날씨를 예측하는 모델이다.

브롬버그 리드는 "구글 나우캐스트는 개발 초기 단계임에도 불구하고 1시간에서 3시간 후의 날씨를 예측하는 데 뛰어난 성과를 보였다"며 "5~10분 이내에 반경 1km 내의 기상을 정확하게 예측할 수 있다"고 밝혔다.

특히 "미국해양대기청(NOAA)의 기상예측모델인 '허(HRRR)'보다 나우캐스트 기상 예측의 정확도가 높다"고 강조했다.

NOAA는 하루에 100테라바이트(TB)에 달하는 원격 감지 데이터를 수집한다. 현재 컴퓨팅 자원으로는 이를 모두 분석하는 데 6시간이 걸리기 때문에 즉각적인 기상 예측이 불가능하다는 설명이다. 반면 구글은 나우캐스트를 통해 이런 기상 분석 시간을 5분에서 10분으로 줄였다.

구글은 이번 연구에 유넷(U-Net)이라는 신경망 아키텍처 기술을 활용했다. 유넷은 AI에 쓰이는 딥러닝 기술의 일종인 '컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 활용한 것으로, 이미지를 판독하는 머신러닝 연구에 주로 이용된다.

구글은 현재로서 나우캐스트를 상용화할 계획은 없다고 밝혔다. 브롬버그 리드는 "구글에서는 아직 해당 과제를 연구 과제로만 삼고 있다"며 "신경망 기반 연구를 통해 얼마나 정확한 기상예측이 가능한지를 연구 중"이라고 말했다.

함유근 전남대학교 해양학과 부교수가 4일 구글에서 개최한 간담회에 참석해 엘니뇨 중장기 예측 모형 개발 연구에 대해 발표하고 있다.

이날 행사에는 함유근 전남대학교 해양학과 부교수가 참석해 엘니뇨 중장기 예측 모형 개발 연구에 대해서 강연했다.

엘니뇨란 열대 동태평양 해수면 온도가 평소보다 0.5~1도 상승하는 현상이다. 엘니뇨는 열대 동태평양뿐만 아니라 세계 기후에 광범위한 영향을 끼치기 때문에 세계 각국의 주의 대상이다.

함 부교수는 "이번 연구에서 엘니뇨를 예측하기 위해 CNN 기법을 활용했다"며 "해수면 온도 데이터를 입력하면 1년 후 엘니뇨 현상이 발생하는지 알 수 있다"고 설명했다.

엘니뇨 현상을 예측할 수 있으면 기상이변뿐 아니라 시장과 경제 이슈에도 대응할 수 있다.