"생성형AI로 폭풍 찾는다"…엔비디아, '스톰캐스트' 공개

기존 AI기상 예보 모델 대비 60배 해상도 향상

엔비디아가 허리케인, 토네이도 등 기상재난을 더욱 정확하게 예측할 수 있는 생성형 인공지능(AI) 모델을 공개했다.

20일 실리콘앵글 등 외신에 따르면 엔비디아리서치팀은 기상예보 AI모델 '스톰캐스트'를 발표했다.

스톰캐스트는 엔비디아가 이전에 선보인 대기예보모델 코디프(CorrDiff)의 업그레이드 버전이다. 태풍, 사이클론 등 기상재난으로 발생하는 인명 및 재난 피해를 방지하기 위해 개발됐다. 

엔비디아에 따르면 기상재난으로 인해 미국에서만 매년 많은 인명 피해와 함께 1천500억 달러 이상의 재산 손실이 발생하고 있다.

엔비디아의 대기예보모델 코디프(CorrDiff)(이미지=엔비디아)

스톰캐스트는 AI를 활용해 기존 예보 시스템으로는 감지하기 어려웠던 중규모 대기운동을 고해상도로 시뮬레이션할 수 있다. 중규모 대기운동은 폭풍보다 크고 사이클론보다는 작은 규모의 활동을 의미한다. 

폭풍은 일반적으로 직경 수 킬로미터에서 수십 킬로미터 정도 되는 비교적 작은 기상 현상을 말하며, 사이클론은 수백에서 수천 킬로미터 수준의 대규모 기상 현상이다.

중규모 기상 예측이 어려운 이유는 기후에 영향을 줄 수 있는 전세계 데이터를 보다 세밀한 해상도로 계산해야 하기 때문이다.

해상도는 대기 환경을 격자로 나눈 후 격자별로 날씨를 예상하는 방식이다. 격자 범위가 줄어들수록 특정 지역에서 발생하는 기상변화에 민감하게 대응할 수 있다. 다만 이 과정에서 막대한 컴퓨팅 파워와 비용이 요구된다.

이로 인해 기존 AI기반 기상예측 모델은 일반적으로 약 30킬로미터의 공간 해상도와 6시간의 시간 해상도를 가진다. 즉, 가로세로 30킬로미터의 구역을 6시간 단위로 날씨 정보를 업데이트해 준다. 

반면 엔비디아의 스톰캐스트는 생성형AI를 활용해 해상도를 약 3킬로미터와 한시간 수준으로 약 60배 이상 해상도를 향상시켰다. 더불어 강수량 레이더와 연동할 경우 미국 국립해양대기청(NOAA)의 3킬로미터 수준의 기상 예보모델 보다 최대 10% 더 정확한 예측 성능을 보이는 것으로 나타났다.

이 밖에도 시뮬레이션 환경에서 공기 중의 수분이 어떻게 움직이고 변하는지 역학 관계를 표시할 수 있다. 또한, 온도, 수분 농도, 바람 및 강수 레이더 반사도 값을 포함하여 100개 이상의 변수를 고도로 예측할 수 있는 기능을 보유했다.

이를 통해 과학자들은 폭풍이 형성되고 발전하는 과정을 3D로 정확하게 관찰하고 파악해 예보가 가능하다.

엔비디아는 해당 수준의 AI성능 달성을 위해 약 3년 반치의 NOAA의 미국 중부 기후 데이터를 이용해 훈련을 실시했다.

엔비디아와 함께 스톰캐스트를 개발한 웨더컴퍼니의 톰 해밀 혁신 책임자는 "홍수나 토네이도 같은 위험을 초래하는 강한 뇌우 등의 기상재난을 정확하게 예측하는 것은 상당히 어려운 일"이라며 "스톰캐스트와 같은 AI모델은 더욱 정확한 날씨 예측을 위한 중요한 과정"이라고 설명했다.