10일치 전 세계 날씨‧대기 오염 1분 만에 예측하는 AI

AI 발전에 따라 과거에는 슈퍼컴퓨터를 장시간 가동해 실행하던 날씨 예보를 짧은 시간 안에 고정밀도로 수행할 수 있게 됐다. 이런 가운데 마이크로소프트는 날씨 예보와 동시에 대기 오염을 즉시 예측할 수 있는 AI 모델인 오로라(Aurora)를 발표했다.

2023년 11월 유럽을 강타한 태풍 키아란이 일으킨 예상 외 파괴력은 영국과 프랑스 등 지역에 깊은 상처를 남기며 기존 기상 예측 모델 한계를 드러냈다. 이런 과제에 대처하기 위해 마이크로소프트는 방대한 대기 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 AI 오로라를 개발했다. 오로라는 100만 시간이 넘는 다양한 기상 데이터와 기후 시뮬레이션으로 학습된 13억 개 매개변수를 가진 기반 모델로 10일간 전 세계 날씨 예보를 1분 만에 처리할 수 있다.

오로라는 현재 최첨단 수치예보모델인 통합예보시스템(IFS)에 비해 5,000배 계산 속도를 자랑할 뿐 아니라 정확성, 효율성, 응용성에서도 뛰어나 기온, 풍속부터 대기 오염, 온실가스 농도까지 대기 상태를 나타내는 다양한 변수를 예측할 수 있다.

대기 오염 지표인 대기 중 전체 이산화질소는 동아시아 인구 밀집 지역에 편중되는 경향이 있지만 오로라는 이런 오염 물질의 국지적 분포와 전 세계적 분포를 정확히 포착할 수 있었다.일산화탄소, 일산화질소 등 다양한 지표에서 오로라는 74% 타깃 대상으로 CAMS 이상 성능을 보였다.

마이크로소프트 연구원들에 따르면 오로라는 주요 대기 오염 지표 5일간 전 세계 동향을 1분 이내에 예측할 수 있었고 이 예측은 CAMS에 비해 월등히 적은 계산 비용으로 실현됐다. ECMWF 기계학습 연구원은 기존에는 전통 수학 모델과 기계학습을 병용했지만 오로라는 날씨예보보다 훨씬 복잡한 전 세계 대기오염 예측을 처음으로 생성할 수 있는 AI 모델이라고 평가했다.

마이크로소프트는 오로라가 AI 기반 환경 예측 기술 모델이 되기를 기대하고 있으며 이를 통해 개발도상국이나 데이터가 부족한 지역 내 정확한 기상정보 민주화가 실현될 수 있을 것이라고 밝혔다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.