구글, 동네보다 작은 지역 날씨 3시간 앞서 내다보는 기상예보 AI 첫 공개

구글이 동(洞)보다 작은 가로세로 1km 넓이 지역의 기상 현상을 최대 3시간 전에 정확히 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 예측을 하는 데 걸리는 시간이 5~10분 수준으로 짧아 뇌우나 태풍 등 급박한 기상 재난이 예상될 때 위기 대응에 큰 도움이 될 전망이다.

 

칼라 브롬버그 구글 ‘공익을 위한 인공지능(AI)’ 프로그램 창립자 겸 리드는 4일 서울 강남구 구글코리아 본사에서 개최한 화상 인터뷰에서 자체 개발 중인 기상 예측 AI인 ‘나우캐스트’의 개발 현황을 공개했다. 브롬버그 리드는 “사실상 실시간으로 강수량 등 국지 기상 예측이 가능한, 지금까지 나온 가장 정확한 AI 기반 기상 예측 기술을 개발했다“고 말했다.

 

나우캐스트가 빠르게 예측이 가능한 이유는 영상 자료만을 이용해 강수량을 예측하는 비물리 예측 기술이기 때문이다. 기존의 예측 모형은 대기의 움직임과 열의 움직임, 녹지나 호수, 해양의 유무 등 지구의 물리적 환경 조건을 슈퍼컴퓨터로 분석해 미래 기상을 예측한다. 미국해양대기청(NOAA)의 원격 감지 데이터 양만 해도 하루 100TB(테라바이트)에 이를 정도로 많아, 연산에 많은 시간이 소요된다.

 

 

출처 : http://dongascience.donga.com/news.php?idx=34042

구글, 동네보다 작은 지역 날씨 3시간 앞서 내다보는 기상예보 AI 첫 공개

구글이 시도하고 있는 인공지능을 이용한 3시간 앞선 예보는 의미있어 보인다. 왜냐하면 기상청에서 사용하고 있는 슈퍼컴 모델은 6시간에 한번씩(하루 4번) 계산되어 나오기 때문이다. 그 사이에 변수에 의한 모델의 오차는 모델에서 반영할 수 없고, 이는 예보관의 역할이 된다. AI가 하는 역할은 결국 수학적 기법을 통한 데이터의 분석이다.

 

하지만 우리나라는 3면이 바다로 둘러쌓여 있어 AWS에 의한 데이터(기온, 기압 등)을 얻을 수 없다. 편서풍 지대에서 얻을 수 있는 가장 가까운 데이터는 중국이기 때문에 사이에 오차를 데이터로 분석하기란 현재로선 불가능하다.

 

따라서 기상 관측용 드론을 주기적으로 띄워서 우리나라 서쪽의 데이터를 얻는 작업을 지속할 수 있다면 기상 AI가 가능할 것이다.

또한, 기상으로 생계를 이어나갈 환경에 직접적인 영향을 받는다면 스스로 기상예보하는 힘을 갖춰야한다. 기상청의 예보만 100% 의지한다면 생계를 기상청에 의지하는 꼴이 되기 때문이다.

따라서 다음의 글을 참고하시길 바란다.

https://tjjourney7.tistory.com/13

스스로 우산을 갖고 나가야 하는지 판단하는 방법(강수예보 방법)

 

https://tjjourney7.tistory.com/10

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