인공지능(AI)이 수퍼컴퓨터보다 정확하게 일기예보 할 수 있을까? 엔비디아가 AI로 가상 공간에 지구와 똑같은 환경을 갖춘 쌍둥이 모델(디지털 트윈)을 만들어 공개했다. 다양한 기상 데이터를 학습한 ‘쌍둥이 지구’를 통해 실제 지구의 정확한 기후를 예측하기 위해서다.

엔비디아가 26일(현지시간) 기후 예측을 위한 어스-2 모델을 개방형으로 공개했다. 사진 엔비디아

엔비디아는 26일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 미국기상학회(AMS) 연례 회의에서 기상·기후 예측을 위한 AI 디지털 트윈 모델 ‘어스-2’(Earth-2)를 개방형으로 공개한다고 밝혔다. 이번에 공개된 예측 모델에는 15일 간의 날씨 예보를 위한 중기예보 모델과 6시간짜리 단기예보 모델, 다양한 기상관측 자료를 빠르게 통합할 수 있는 글로벌 데이터 통합 모델 등이 포함됐다. 이 모델들을 통해 그간 수퍼컴퓨터에 의존해야 했던 기상 예보의 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있다는 게 엔비디아 측 설명이다.

엔비디아의 기후 시뮬레이션 연구 책임자인 마이크 프리차드 어바인 캘리포니아대(UCI) 교수는 미국 IT 매체 테크크런치와 인터뷰에서 “전 세계적으로 이용 가능한 정지궤도 위성 관측 자료로 AI 모델을 훈련시켰기 때문에 위성 신호가 잡히는 곳이라면 지구 어디에나 적용할 수 있다”고 말했다.

지구 온난화로 전 세계 기상 이변이 잦아지면서 기후 예측 분야에선 AI 모델 활용의 중요성이 커지고 있다. 내일 날씨를 맞히려면 전 세계 기상 관측소나 위성 등 다양한 장비에서 수집한 데이터를 합쳐 지구 전 지역의 현재 날씨 상태를 순간 포착하는 ‘스냅샷’(Snaoshot)을 계속 만들어야 한다. 이 과정을 기존에는 수퍼컴퓨터에 의존해왔고, 수퍼컴퓨터 전체 사용량의 약 50%를 차지할 정도로 무거운 작업이었다. 전력 소비량이 많아 연구 과정에서 막대한 탄소를 배출하기도 했다. 수퍼컴퓨터를 보유한 국가도 많지 않아 정확한 기상 예보는 비싼 수퍼컴퓨터를 가진 부유한 국가·대기업에서만 가능하기도 했다.

반면 AI 기반 기후 예측 모델은 세밀한 계산이 필요한 영역들을 더 빠르게 처리할 수 있다. 기후 원인과 실제 지구 환경 간 관련성, 지구의 동작 원리 등을 다각도에서 효율적으로 학습해 현실 세계를 더 잘 반영한 결과물을 낼 수 있다.

엔비디아에 따르면 어스-2에 탑재된 모델은 그래픽처리장치(GPU)를 사용해 몇 시간 걸리던 계산을 단 몇 분 만에 처리한다. 현재 어스-2 모델 일부를 사용하고 있는 이스라엘 기상청의 아미르 기바티 청장은 이날 “어스-2 모델은 기존 기상예보 모델과 비교해 2.5㎞ 해상도에서 계산 시간을 90% 단축해준다”며 “최근 폭우 때 누적 강수량 부문에서 모든 운영 모델 중 최고 성능을 보였다”고 전했다. 엔비디아는 어스-2 모델을 개발자 공유 플랫폼 허깅페이스와 깃허브 등에 무료 공개할 예정이다.

4일(현지시간) 네이처에 게재된 '머신 러닝을 통한 확률적 날씨 예측(Probabilistic weather forecasting with machine learning)' 논문 속 젠캐스트의 예보 및 열대저기압 경로 추적 모습. 네이처 캡처

AI로 더 빠르고 정확하게 날씨를 예측하기 위한 빅테크들의 경쟁 양상은 더 치열해질 전망이다. 앞서 구글 딥마인드는 2024년 말 AI 기상 예보 모델 ‘젠캐스트’(GenCast)를 개발해 국제학술지 네이처 등에 성능을 공개한 바 있다. 구글은 젠캐스트를 훈련시키기 위해 유럽중기기상예보센터(ECMWF) 40년치 날씨 데이터를 학습시켰다. 그 결과 젠캐스트는 ECMWF의 자체 관측모델보다 최장 15일 앞까지 월등한 예측 결과를 내놨다. 구글은 지난해 지구를 ‘디지털 트윈’으로 구현한 AI 모델 알파어스 파운데이션을 공개하기도 했다.

엔비디아는 어스-2의 기상 예측 정확도가 구글 젠캐스트보다 뛰어나다는 점을 강조했다. 프리차드 교수는 “기온·풍속·습도 등 70개 이상의 기상 변수 예측 정확도에서 (어스-2가) 구글의 젠캐스트를 앞섰다”고 주장했다.