'AI 예보관', 기후위기 시대 예보 구원투수 될까?

[앵커]
인공지능 기술이 날씨 예보 영역까지 진출하고 있습니다.

기존 자료를 학습해 미래를 내다보는 건데, 변화무쌍해진 날씨를 예측하는 해법이 될 수 있을지 주목됩니다.

김민경 기자가 취재했습니다.

[기자]
지난 20일에 발생한 3호 태풍 개미.

슈퍼컴을 활용한 수치 예측모델은 태풍이 중국 동해안을 따라 북상할 것으로 예측했습니다.

반면 인공지능 예보관들은 중국에 상륙한 뒤 소멸하는 것으로 내다봤습니다.

그런데 실제 태풍은 중국 내륙으로 진출하면서 인공지능의 손을 들어줬습니다.

기존 수치 예측모델은 대기의 흐름을 방정식으로 풀어 예측합니다.

반면 인공지능 예측모델은 과거의 사례를 기반으로 중요한 패턴과 특징들을 학습한 뒤 미래를 예측합니다.

두 모델 모두 장단점이 존재하는데 태풍을 비롯해 인공지능의 유효성이 입증되는 사례가 늘고 있습니다.

국내 연구기관에서도 2022년부터 인공지능 기상예측모델 '카리나'를 개발 중입니다.

1979년부터의 기상 데이터를 학습했더니, 해외 AI 모델과 견줄 정도로 빠르고 정확한 결과를 내놨습니다.

슈퍼컴퓨터를 쓰지 않기 때문에 비용도 훨씬 저렴합니다.

[강대현 / KIST 지속가능환경연구단 연구원 : 전 지구 30일 치 예측을 하는데 이제 몇 초밖에 걸리지 않는 빠른 효율성을 갖고 있습니다. 최근 나온 모델들이나 저희 모델도 이제 기존의 유럽 중기 예보 센터의 현업 예보 모델보다는 정확한 편이라고….]

여기에 기존 수치모델에 인공지능을 결합한 '하이브리드 모델'도 연구되고 있습니다.

[스테판 호이어 / 구글 리서치 수석 연구 엔지니어 : 기후 분야에서는 모델에서 발생하는 작은 오차들이 시간에 따라 누적되면 무시할 수 없는 심각한 오차를 일으킬 수 있습니다. AI를 활용하여 이러한 모델들의 오차를 줄일 수 있다면, 과학자들이 더욱 정확한 예측 모델을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.]

우리 기상청도 하이브리드 모델을 개발 중인데, '강수'에 초점을 맞추고 있습니다.

[윤세영 / 카이스트 AI대학원 교수 : 초단기, 단기 관점에서의 강수 예측이고요. AI 모델과 수치예보 모델이 결합하면 수치예보 모델의 수식이라든지 방정식이 일종의 참고 자료로 (AI 모델의) 학습에 더 활용될 수 있는 거죠.]

기후 위기시대, 변동성이 커지며 날씨 예보는 점점 더 어려워지고 있습니다.

예보 전력도 기존 슈퍼컴퓨터 모델에 인공지능을 더한 뒤 예보관들의 경험을 녹이는 방법으로 돌파구를 찾아가고 있습니다.

YTN 김민경입니다.


촬영기자 : 곽영주
디자인 : 김진호, 이나은








YTN 김민경 (kimmink@ytn.co.kr)