AI 개발 기업 딥마인드(DeepMind)가 기상 캐스터 수준으로 정확한 일기 예보가 가능한 AI를 개발하는 등 기상 예측 관련 기술은 계속 발전하고 있다. 이런 가운데 미국대기연구센터 NCAR이 GPU를 이용해 기존 날씨보다 세분화된 지역 날씨 예보가 가능한 시스템인 패스트에디(FastEddy)를 개발했다.
최근 드론에 의한 납품 기술 개발이 진행되어 아프리카 등 지역에선 의료용품 배달 드론이 활약하고 있다. NCAR에 따르면 이 드론은 바람 영향을 강하게 받기 때문에 드론을 활약하게 하려면 건물이나 지형에 따라 변화하는 바람 등 날씨 고해상도 예측이 필요하다.
기존 일기예보 기술은 비교적 고해상도 수법으로 3∼4km 사방을 이용해 수치 예보를 실시하고 있기 때문에 건물 위치와 섬세한 토지 기복 등은 고려되지 않고 무인 항공기를 위한 일기예보로는 해상도가 충분하지 않다. 또 NCAR은 높은 해상도 일기예보를 가능하게 하는 WRF-LES라는 날씨 모델도 실용화되고 있지만 WRF-LES 이용은 대규모 컴퓨터 시설과 예측을 산출하는 데 오랜 시간이 필요하다는 것. 따라서 NCAR은 기존 날씨예보 모델보다 높은 해상도와 빠른 예보를 제공하는 모델 개발에 착수했다.
그 결과 NCAR은 5m 사방을 이용한 날씨예보 모델 패스트에디 개발에 성공했다. 기존 일기예보 모델 계산에 CPU를 이용하고 있지만 패스트에디 게임 등 계산에 사용되는 GPU를 이용해 계산을 수행하고 있다. 따라서 패스트에디에선 CPU를 이용한 날씨 예보 모델과 동일 전력으로 8배 빠르게 날씨를 예측할 수 있다고 한다.
NCAR는 도시 바람 흐름에 따라 드론 배터리 소모 속도가 3배가 될 수 있다면서 패스트에디에 의한 풍향과 풍력 예측은 드론 비행에 필요한 배터리를 파악하고 안전하게 목적지에 도착할 수 있는지 판단에 도움이 된다고 밝혔다. 또 NCAR은 패스트에디 기능 향상을 계속 미래에 소리 확대 방법도 시뮬레이션할 수 있도록 하려고 앞으로 전망을 밝히고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.