구글 딥마인드가 기상 예측 AI인 그래프캐스트(GraphCast)를 발표했다. 10일간 날씨를 예측하면 기존 기상 예측 시스템에선 슈퍼컴퓨터를 몇 시간씩 가동시켜야 했다. 하지만 그래프캐스트에선 머신 1대를 1분 가동시킨 것만으로 기존 예측 시스템을 뛰어넘는 정밀도로 예측이 가능하다고 한다.
전통적인 일기 예보 시스템은 기온과 기압 같은 관측 데이터를 기반으로 미래 기상을 계산한다. 수치일기예보 NWP라고 불리는 방법을 이용하고 있다. 하지만 NWP에는 계산 알고리즘 구축에는 전문 지식이 필요하고 계산을 실행하기 위해선 슈퍼컴퓨터 등 비용이 많이 드는 계산 리소스가 필요하다는 문제가 존재하고 있다.
구글 딥마인드가 개발한 그래프캐스트는 유럽 중기 기상 예보 센터인 ECMWF가 공개하고 있는 기상 관측 데이터세트 ERA5에 포함된 지난 40년간 기상 관측 데이터를 학습하고 있어 앞으로 기상 상황을 빠르고 고정밀도로 예측할 수 있다. ECMWF 10일간 대기 예측 모델인 HRES로 기상을 예측하려면 머신 수백 대로 구축된 슈퍼컴퓨터를 몇 시간 가동시켜야 했지만 그래프캐스트에선 구글 AI 특화 프로세서인 TPU v4를 1분 가동만으로 예측할 수 있다.
그래프캐스트는 지구를 위도 0.25도, 경도 0.25도마다 분해해 기상을 예측할 수 있다. 구글 딥마인드가 그래프캐스트와 HRES 기상 예측 정밀도를 1,380개 평가 변수로 비교한 결과 90.3% 변수로 그래프캐스트 쪽이 고정밀도인 것으로 나타났다고 한다. 더구나 기상 예측에 있어 중요한 고도 6∼20km 예측에 한정하면 99.7% 변수로 그래프캐스트 쪽이 고정밀도인 것으로 나타났다.
구글 딥마인드는 ECMWF 와 협력해 그래프캐스트를 이용한 10일간 날씨 예측을 열람할 수 있는 데모 데이지도 공개하고 있다. 또 그래프캐스트 학습에 사용한 코드는 깃허브 저장소에 게시되어 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.