글로벌 IT기업들이 인공지능 딥러닝을 활용한 기상예측 기술 활성화에 박차를 가하고 있다.

구글은 4일 인공지능(AI)으로 5~10분 만에 최대 6시간까지 날씨 예측이 가능한 기상 예측 모델(Nowcast)를 공개했다. 나우캐스트는 머신러닝을 활용해 국지성 호우나 뇌우 등 시시각각 변하는 날씨에 대응할 수 있도록 개발됐다.

나우캐스트는 구글의 AI 이미지 분석 신경망(CNN) 유넷(U-net)을 통해 기상 정보를 분석한다. 미국 전 지역을 256㎢ 단위로 조각화하고, 각 지역의 레이더와 기상위성 이미지를 통한 머신러닝으로 일기를 예측한다.

나우캐스트는 분석 신경망 투입 후 결과 도출까지 5~10분밖에 걸리지 않는다. 또, 1㎢ 범위의 국지적 날씨도 예측 가능하다.

특히, 나우캐스트는 1~3시간 후의 강수량 예측에서 미국 해양대기청(NOAA)의 슈퍼컴퓨터를 이용한 기상 예보 'HRRR'모델보다 정확도가 높았다. 그러나 5~6시간의 장기적 예측에서는 여전히 HRRR이 더 정확했다.

구글은 나우캐스팅을 당장 상용화하는 계획은 없다. 다만, 내부적으로 물리적인 기법을 사용하지 않은 머신러닝으로 얼마나 정확한 예측이 가능한지 연구단계에 있다고 설명했다.

칼라 브롬버그 ‘구글 공익을 위한 AI’ 프로그램 리드는 “나우캐스팅으로 실제 팀 내에서 여러 국가 예측을 진행 중이다”며 “AI 기상예측 연구를 발전시켜서 정확한 기상예측에 도움될 수 있도록 할 것”이라고 밝혔다.

세계적인 IT 컨설팅 전문업체 IBM은 이미 AI 기상예측 사업에 돌입했다.

IBM은 지난해 전 세계 기상 데이터를 자사의 인공지능 솔루션 IBM 왓슨으로 분석하는 AI 기상예측모델 ‘IBM 그래프’를 공개했다. ‘IBM 그래프’는 GPU 기반 고성능 슈퍼컴퓨터인 IBM 파워9 슈퍼컴퓨터로 대용량의 기상 정보를 매시간 분석해 제공하는 시스템이다.

IBM 그래프는 위성, 레이더뿐 아니라 스마트폰, 항공기에 부착된 센서를 통해서도 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 3㎢ 지역 단위의 기상 정보로 분석해 매시간 제공된다.

특히, IBM 그래프는 세밀한 단위로 수집된 데이터를 기반으로 감지율을 높인 것이 특징이다. 세계 전 지역을 3㎢ 단위로 나눈 뒤 각 지역에서 수집된 기상 정보를 매시간 제공한다. 기존의 기상예측모델은 10~15㎢ 지역별로 기상 정보를 6~12시간마다 탐지하는 정도였다.

IBM은 AI 기상 정보 예측 기술로 이미 각 산업군에 적합한 제품군을 내놓은 상태다. ▲항공 ▲운송 ▲교통 ▲언론 ▲금융 서비스 등 업종 특성별로 기상예측 정보를 제공해 사업에 도움이 되는 의사결정을 내리도록 돕고 있다.