구글 일기예보 AI, 기존 예측 모델 '속도·효율' 모두 앞섰다

딥마인드 '젠캐스트' 유럽 ENS 모델보다 97.2% 우수…폭풍 경로 예측 12시간 앞서

구글 딥마인드가 개발한 인공지능(AI) 모델 '젠캐스트'가 날씨 예보의 정밀도를 한 단계 끌어올렸다.

7일 미국 IT 매체 더버지에 따르면 구글 딥마인드의 젠캐스트는 전통적인 기상 예보 모델인 유럽중기예보센터의 'ENS' 시스템을 상대로 97.2% 더 높은 정확도를 기록하며 우위를 보였다. 이 연구는 과학 저널 네이처를 통해 공개됐다.

'젠캐스트'는 지난 1979년부터 2018년까지의 기상 데이터를 학습해 패턴을 인식하고 미래를 예측하는 방식으로 작동한다. 이는 물리학 기반으로 방정식을 풀어 대기 변화를 시뮬레이션하는 기존 모델과는 다른 방식이다.

구글 딥마인드 '젠캐스트' (사진=딥마인드 공식 블로그 캡처)

'젠캐스트'는 특히 열대성 폭풍의 경로 예측에서 기존 모델보다 평균 12시간 더 빠르게 경고를 제공했다. 또 폭풍 경로와 극단적 기상 상황 및 풍력 발전량 예측에서도 우수한 성능을 보였다.

다만 '젠캐스트'는 12시간 주기로 예보를 제공해 기존 물리학 모델보다 예보 간격이 길다는 한계가 있다. 또 비교 대상이던 'ENS'의 데이터가 지난 2019년을 기준으로 한 것이기 때문에 최신 모델과의 성능 차이를 명확히 확인하기 어렵다는 지적도 있다.

일란 프라이스 딥마인드 수석 연구원은 "날씨는 기본적으로 우리의 삶의 모든 측면에 영향을 미치며 이를 예측하는 것은 엄청난 과학적 도전"이라며 "우리는 인류 발전을 사명을 위해 일기예보 AI를 발전시켜 기여하고자 한다"고 강조했다.