AI와 극단적인 기후 예측 경쟁

2026년은 많은 과학자들과 국제기구로부터 엘니뇨 현상이 재발할 가능성이 높은 현대 기후 역사상 가장 극단적인 해 중 하나가 될 수 있다고 경고받고 있으며, 이는 전 세계 기후 위기가 더욱 강력하게 가속화될 것이라는 우려를 증가시키고 있습니다.

극심한 폭염이 더 자주 발생하는 상황에서 인공 지능(AI)은 정부, 기상 기관, 병원 및 도시가 대응 능력을 향상시키는 데 도움이 되는 중요한 도구로 부상하고 있습니다. 이전에는 기상 수문 산업이 주로 전통적인 예측 모델에 의존했지만, 현재 AI는 빅데이터와 실시간 분석 능력을 기반으로 한 새로운 접근 방식을 열고 있습니다.

AI, 날씨 예측 방식 변경

AI가 기상 수문 산업에 가져온 가장 큰 변화 중 하나는 위성, 레이더, 센서, 기후 모델 및 인구 데이터에서 방대한 양의 데이터를 통합하고 처리하는 능력입니다.

중요한 차이점은 AI가 기상 산업이 "날씨 예측" 모델에서 "영향 예측" 모델로 전환하는 데 도움이 되고 있다는 것입니다. AI 시스템은 온도가 몇 도 상승할 것인지 알려주는 대신 어떤 지역이 열충격 위험이 가장 높은지, 어떤 인구 집단이 가장 취약한지, 어떤 병원이 과부하 위험이 있는지, 언제 사망 위험이 급증할 수 있는지 평가할 수 있습니다.

일본의 유엔 대학교에 따르면 AI는 영향 기반 조기 경보 시스템을 구축하는 데 특히 유용합니다. 이는 기술이 날씨가 어떻게 전개될지 예측할 뿐만 아니라 날씨가 사회에 어떤 영향을 미칠지 예측한다는 것을 의미합니다.

5월 12일, 국제 연구 그룹은 대규모 언어 모델(LLM)으로 강화된 인자 모델을 통해 극심한 폭염이 인간 건강에 미치는 영향에 대한 보고서를 발표했습니다. 연구는 인구 통계학적 요인과 생활 조건에 따라 다양한 수준의 취약성을 가진 100개의 다양한 인자로 구성된 가상 사회에서 장기간의 폭염에 대한 인간의 반응을 시뮬레이션했습니다. 결과는 LLM으로 강화된 AI가 기후 저항성과 관련된 행동 및 사회적 메커니즘을 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 위험 개입 조치 및 지역 사회 커뮤니케이션 구축을 지원할 수 있음을 보여줍니다.

극심한 더위와의 싸움에서 AI

폭염은 전 세계적으로 점점 더 심각한 의료 위험이 되고 있습니다. WHO에 따르면 2030년부터 열 스트레스, 식량 안보와 관련된 영양실조, 말라리아 및 설사와 같은 기후 관련 건강 위험으로 인해 전 세계 사망자 수가 매년 약 25만 명씩 증가할 수 있습니다.

이러한 상황에서 AI는 극심한 폭염 기간 동안 병원 압력을 예측하는 데 많은 국가에서 사용되고 있습니다. AI 시스템은 환자 데이터를 분석하고, 입원 환자 수를 예측하고, 고위험 지역을 식별하고, 의료 자원 조정을 지원할 수 있습니다. 덕분에 병원은 열사병 환자 수가 급증하기 전에 병상을 주도적으로 준비하고, 인력을 배분하고, 신속 대응 메커니즘을 활성화할 수 있습니다.

이 분야에서 주목할 만한 AI 시스템으로는 Google DeepMind의 GenCast가 있습니다. GenCast는 고해상도 인공 지능을 결합한 모델로, 매일 날씨와 극단적인 기상 조건의 위험을 최대 15일 전에 정확하게 예측합니다.

AI는 또한 과학자들이 극심한 온도 조건에서 생존 한계를 결정하기 위해 온도, 습도, 태양 복사 및 열 노출 시간에 대한 인간의 생리적 반응을 시뮬레이션하는 것을 지원하고 있습니다. 4월 8일 영국 텔레그래프 신문에 따르면, 2003년부터 2024년까지의 6번의 극심한 폭염을 나이에 따른 신체의 활동 및 자가 냉각 능력을 고려한 새로운 모델로 재분석한 결과, 과학자들은 6번의 폭염 모두 65세 이상은 직사광선 아래 야외에 있으면 생존할 수 없는 기간을 나타낸다는 사실을 발견했습니다. 일부 기간은 18세에서 35세까지의 사람도 직사광선에 직접 노출되면 위험해집니다.