올해 허리케인 시즌 초 미국 국립 허리케인 센터(NHC)는 구글의 AI 연구소인 구글 딥마인드와 협력하여 허리케인 예측 프로세스에 도입된 최신 AI 날씨 모델을 테스트한다고 발표했습니다.
지적: NOAA와 Google 간의 협력은 NHC가 새로운 태풍 예측 기술이 나타나자마자 신속하게 평가하는 데 도움이 됩니다.'라고 NHC 이사 Michael Brennan은 말했습니다.
미국 해양대기청(NOAA)에 따르면 기존 예측 소스에 추가된 후 딥마인드 모델은 부피가 크고 시간이 많이 걸리는 일부 기존 모델보다 뛰어난 결과를 보였습니다.
대표적인 예가 슈퍼 태풍 멜리사 예측입니다.
딥마인드 모델과 유럽 AI 모델 모두 NHC 전문가에게 비범한 신뢰성을 제공합니다. 멜리사는 급속도로 세력을 확장하여 자메이카에 심각한 피해를 입히기 전에 5등급 슈퍼 태풍이 될 것입니다.
저는 많은 모델의 약점인 급격한 등급 상승 현상을 처리하는 능력에 정말 감명을 받았습니다. 이 모델이 멜리사 태풍에서 보여주는 것은 매우 높은 위험 경고를 발령하는 데 분명히 핵심입니다.'라고 The Eyewall, 블로그 관리자 Matt Lanza,가 논평했습니다.
NOAA는 DeepMind의 모델이 NHC의 공식 예측에 이어 두 번째로 정확한 경로 및 강도 모델이라고 밝혔습니다.
유럽 모델이나 미국 GFS 모델과 같은 기존의 예측 모델인 눈은 복잡한 물리-대기 방정식인 눈을 기반으로 하며 엄청난 양의 계산과 많은 기계 작동 시간이 필요합니다.
반면에 딥마인드와 같은 AI 모델은 더 빠르고 자원이 덜 소모됩니다. 이러한 모델은 수십 년의 날씨 데이터를 분석하여 예측하며 기존 폭풍의 패턴을 인식하고 몇 초 만에 예측합니다.
donAI/학습기는 40년 이상의 밀리언트 대기 데이터에서 6시간/회 밀리언트 주기로 정보를 사용하여 대기가 시간 경과에 따라 어떻게 변하는지 이해합니다. 밀리언트 - 미국 올버니 대학교 밀리언트 대학교 밀리언트 기상 모델 전문가가 말했습니다.
그는 덧붙여 설명했습니다. '브래드'는 대기가 작동하는 방식을 배웠을 때 AI 모델인 '브래드'는 예측을 제공하기 위해 현재 대기 상태만 있으면 됩니다.
딥마인드의 경우 구글은 이 모델이 단 몇 분 만에 시작되는 지점에서 수백 가지의 다양한 날씨 시나리오를 만들 수 있다고 밝혔습니다. 반면 전통적인 모델은 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.
2025년 태풍 시즌에 많은 이점을 가져다주지만 전문가들은 AI 모델이 기존 모델을 완전히 대체하기 전에 검증하는 데 시간이 더 필요하다고 말합니다.
란자 씨는 몬다 딥마인드가 멕시코만의 폭풍에 대한 예측 능력을 아직 입증하지 못했다고 지적했습니다. 특히 올해 폭풍 시즌은 이례적으로 평온합니다.
극심한 날씨와 기후 변화를 고려할 때 당신은 예측 범위를 벗어난 시나리오도 고려해야 합니다. 눈과 AI 모델은 그러한 위험을 놓칠 수 있습니다. 이것이 물리적 모델이 여전히 매우 중요한 이유입니다.'라고 그는 말했습니다.
