엔비디아 AI 모델, 폭풍 발생 수 주 전에 정확히 예측

겨울 폭풍이 미국 대부분 지역을 강타한 가운데, 특정 지역의 일기예보에는 상당한 차이가 나타나며 강설량 예측이 크게 엇갈렸다.
엔비디아의 새로운 Earth-2 기상 예측 모델 출시 시기는 더할 나위 없이 완벽했다. 아니면, 이 모델들의 주장된 정확도를 고려할 때, 회사가 기상 상황에 대한 사전 통찰력을 가지고 있었던 걸까?
이 새로운 AI 모델들은 더 빠르고 정확한 기상 예보를 제공하도록 설계되었다. 엔비디아는 특정 모델인 'Earth-2 Medium Range'가 70개 이상의 변수에서 구글 딥마인드의 AI 기상 모델 'GenCast'를 능가한다고 밝혔다. 2024년 12월 구글이 공개한 GenCast는 기존 기상 모델들보다 우수한 정확도를 보여주었으며, 최대 15일 전까지 예보를 생성할 수 있었다.
엔비디아는 지난 월요일 휴스턴에서 열린 미국기상학회(AMS) 회의에서 이 새로운 도구들을 공개했습니다.
엔비디아의 기후 시뮬레이션 책임자인 마이크 프리처드는 회의 전 기자들에게 "철학적·과학적 관점에서 이는 단순성으로의 회귀를 의미한다"며 "우리는 특수 제작된 수작업 AI 아키텍처에서 벗어나 직관적이고 확장 가능한 트랜스포머 기반 시스템의 미래를 받아들이고 있다"고 설명했다.
기존 기상 예측은 주로 실제 관측값을 물리학 기반으로 시뮬레이션하는 방식에 의존해왔다. AI 모델은 이 분야에서 비교적 최근에 등장한 기술이다. Earth-2 중기 예보 모델은 '아틀라스(Atlas)'라는 엔비디아의 신규 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 자세한 내용은 월요일 공개될 예정이다.
중기 예보 외에도 엔비디아의 Earth-2 제품군에는 실시간 예보 모델과 글로벌 데이터 동화 모델이 포함된다.
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프리처드는 "이 모델은 특정 지역의 물리 모델 출력이 아닌 전 세계적으로 이용 가능한 정지 위성 데이터로 직접 훈련되었기 때문에, 위성 커버리지가 충분한 모든 지역에 적용될 수 있다"고 언급했습니다. 이 기능은 주 정부와 소규모 국가들이 극한 기상 시스템이 자국 지역에 미칠 수 있는 영향을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
글로벌 데이터 동화 모델은 기상 관측소 및 기상 관측 풍선 등 다양한 출처의 데이터를 처리하여 전 세계 수천 개 지역의 기상 조건에 대한 연속적인 스냅샷을 생성합니다. 이러한 스냅샷은 기상 모델이 예측을 생성하기 위한 출발점 역할을 합니다.
기존에는 이러한 스냅샷 생성에 막대한 컴퓨팅 자원이 소요된 후야 비로소 예보가 시작될 수 있었다. 프리처드는 "이 과정은 전통적 기상 예보에 사용되는 전체 슈퍼컴퓨팅 용량의 약 50%를 차지한다"며 "우리 모델은 슈퍼컴퓨터가 수 시간이 걸리던 작업을 GPU를 활용해 단 몇 분 만에 수행할 수 있다"고 설명했다.
이 세 가지 새로운 모델은 기존 두 모델과 결합됩니다: 거친 예보를 활용해 고해상도 예측을 신속하게 생성하는 'CorrDiff'와 온도, 풍속, 습도 등 개별 기상 변수를 모델링하는 'FourCastNet 3'입니다.
프리처드에 따르면, 이 새로운 모델들은 고급 기상 예측 도구에 대한 접근성을 민주화할 것으로 기대된다. 이러한 도구들은 역사적으로 고가의 슈퍼컴퓨터 사용 시간을 감당할 수 있는 부유한 국가와 대기업에 주로 제공되어 왔다.
프리처드는 "이 도구들은 국가 기상청, 금융사, 에너지 기업 등 기상 예측 모델 개발 및 개선에 관심 있는 모든 생태계 구성원에게 필수적인 기반을 제공한다"고 말했다. 일부 도구는 이미 가동 중으로, 이스라엘과 대만의 기상학자들이 Earth-2 CorrDiff를 사용 중이며, The Weather Company와 토탈 에너지(Total Energies)는 Nowcasting을 평가 중이다.
프리처드는 "일부 사용자는 중앙 집중식 기업용 기상 예측 시스템 구독을 선호할 수 있지만, 특히 국가 차원의 사용자들은 주권을 우선시한다"고 강조하며 "기상은 국가 안보 문제와 직결되므로 주권과 기상 예측은 본질적으로 상호 연결되어 있다"고 덧붙였다.
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