구글, 머신러닝으로 순식간에 일기예보... 연구 성과 공개
구글, 머신러닝으로 순식간에 일기예보... 연구 성과 공개
  • 권현주 기자
  • 승인 2020.01.15 16:47
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머신러닝의 중요한 장점은 이미 훈련된 모델을 고려할 때 추론이 계산 비용이 저렴하여 거의 즉각적이고 입력 데이터의 기본 고해상도로 예측할 수 있다는 점이다.
사진:미국 국립해양대기청
사진:미국 국립해양대기청

‘변덕스런 날씨’라는 말이 나돌 정도로 날씨를 정확하게 예측하는 일은 매우 어렵다. 그럼에도 인공지능(AI) 분야에서 머신러닝을 통해 날씨 예측의 정확도를 높이려는 연구는 꾸준히 전개고 있다. 이런 가운데 미국 구글이 불과 몇 분의 짧은 시간에 정확한 일기예측이 가능한 AI 시스템의 개발에 활용할 수 있는 연구 성과를 지난 13일 발표했다.

구글의 자회사 알파벳 연구원들은 몇 분 정도의 계산으로 1킬로미터(km) 단위로 최대 6시간 후까지의 강우 여부를 정확하게 예측하는 기술을 개발했다. 사실상 무제한적인 변수로 인해 일기 예보는 AI 및 머신러닝 시스템에서 실제로 어려운 과제이다. 그러나 구글의 딥러닝 기술 적용은 탁월한 가능성을 보여 주었다.

특히 머신러닝의 중요한 장점은 이미 훈련된 모델을 고려할 때 추론이 계산 비용이 저렴하여 거의 즉각적이고 입력 데이터의 기본 고해상도로 예측할 수 있다는 점이다.

기존 일기 예측 기술 대부분은 일기예보 작성까지 1시간 정도가 필요하고 더 복잡한 데이터를 작성하는 데는 더 긴 시간이 걸릴 수도 있다. 이 때문에 구글의 이번 연구 성과는 ‘커다란 진전’으로 연구자들은 평가한다.

기존 일기 예측 기술에는 구름의 움직임을 읽어내는 ‘옵티컬 플로’와 물리학 기반의 일기 시스템의 시뮬레이션을 만들어내는 ‘시뮬레이션 예측’이 있다. 그러나 이 두 가지 중 특히 시뮬레이션 예측은 계산상의 부하가 커지는 문제가 있다.

예를 들면, 미국 정부에 의한 날씨 예측에서는 매일 기상관측소에서 보내오는 100테라바이트의 데이터를 처리하고 있지만 예측을 위해서는 슈퍼컴퓨터를 몇 시간 가동해야 한다. 때문에 1일 예측 횟수가 제한되고, 그 결과로 지난 예측 데이터가 공개된다.

구글 연구원들은 이번 연구에서 미국 국립해양대기청(NOAA, National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 나온 2017년부터 2019년의 레이더 데이터를 토대로 AI 모델(보기)을 학습시켰다.

구글의 연구 성과와 기존의 2가지 방법을 놓고 효율성을 비교한 결과, 새로운 방법은 기존 방법과 유사하거나 그 이상의 예측을 수행했다고 구글 측은 주장한다. 특히 6시간 이후의 일기 예보에서 AI 모델은 뛰어난 결과를 낸 것으로 나타났다고 평한다. 참고:관련 논문 '레이더 영상으로부터의 강수량 산출을 위한 기계학습(Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar Images-다운)'


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