구글 "AI 기술로 1~3시간 단기 기상 예측…美 정부보다 정확"
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구글은 인공지능(AI) 기술을 활용한 기상 예측 모델을 개발해 일부 분야에서는 미국 정부보다 더 뛰어난 예보 결과를 내놓고 있다고 4일 밝혔다.
구글의 칼라 브롬버그 '공익을 위한 AI' 프로그램 리드는 이날 서울 역삼동 구글코리아에서 가진 화상 기자간담회에서 "신경망을 이용한 기상 예측은 기존 예측 방법보다 훨씬 정확하다"고 말했다.
구글의 '나우캐스트' 기상 예측 모델은 6시간 이내 단기 예보에 초점을 맞추고 기상 레이더 관측 자료와 위성 사진 등을 모아 유넷(U-Net)이라는 신경망으로 계산한다.
기존 모델로는 몇 시간이 걸리는 작업을 5~10분 만에 내놓을 수 있고, 공간 해상도도 1㎞로 미국 해양대기청(NOAA)의 예보모델 'HRRR'보다 10배 더 상세하다고 구글은 소개했다.
예보 정확도 면에서는 1~3시간 단기예보의 경우도 HRRR보다 더 뛰어나다고 구글은 분석했다.
단, 5~6시간 이상 예보에서는 HRRR이 더 정확했다.
칼라 리드는 "지금 시점에서 당장 기상 예측 모델을 상용화할 계획은 없다"며 "머신러닝 기법을 이용해 얼마나 날씨를 정확하게 예측할 수 있는지에 대해 연구과제로만 삼고 있다"고 말했다.
함유근 전남대 지구환경과학부 교수는 이날 간담회에서 '합성곱 신경망 기법'(CNN·Convolutional Neural Network)을 응용한 엘니뇨 예측 모형을 소개했다.
그가 개발한 엘니뇨 예측 모형은 향후 18개월 동안 70% 이상 정확도로 엘니뇨 발생 가능성을 맞출 수 있다.
기존 모델은 예능 가능 기간이 1년 정도였다고 함 교수는 소개했다.
함 교수는 "엘니뇨의 예측 성능이 18개월로 늘어나면 엘니뇨로 인해 발생하는 전 세계적인 곡물 가격 변동 등에 선제적으로 대응할 수 있게 된다"고 설명했다.
/연합뉴스
구글의 칼라 브롬버그 '공익을 위한 AI' 프로그램 리드는 이날 서울 역삼동 구글코리아에서 가진 화상 기자간담회에서 "신경망을 이용한 기상 예측은 기존 예측 방법보다 훨씬 정확하다"고 말했다.
구글의 '나우캐스트' 기상 예측 모델은 6시간 이내 단기 예보에 초점을 맞추고 기상 레이더 관측 자료와 위성 사진 등을 모아 유넷(U-Net)이라는 신경망으로 계산한다.
기존 모델로는 몇 시간이 걸리는 작업을 5~10분 만에 내놓을 수 있고, 공간 해상도도 1㎞로 미국 해양대기청(NOAA)의 예보모델 'HRRR'보다 10배 더 상세하다고 구글은 소개했다.
예보 정확도 면에서는 1~3시간 단기예보의 경우도 HRRR보다 더 뛰어나다고 구글은 분석했다.
단, 5~6시간 이상 예보에서는 HRRR이 더 정확했다.
칼라 리드는 "지금 시점에서 당장 기상 예측 모델을 상용화할 계획은 없다"며 "머신러닝 기법을 이용해 얼마나 날씨를 정확하게 예측할 수 있는지에 대해 연구과제로만 삼고 있다"고 말했다.
함유근 전남대 지구환경과학부 교수는 이날 간담회에서 '합성곱 신경망 기법'(CNN·Convolutional Neural Network)을 응용한 엘니뇨 예측 모형을 소개했다.
그가 개발한 엘니뇨 예측 모형은 향후 18개월 동안 70% 이상 정확도로 엘니뇨 발생 가능성을 맞출 수 있다.
기존 모델은 예능 가능 기간이 1년 정도였다고 함 교수는 소개했다.
함 교수는 "엘니뇨의 예측 성능이 18개월로 늘어나면 엘니뇨로 인해 발생하는 전 세계적인 곡물 가격 변동 등에 선제적으로 대응할 수 있게 된다"고 설명했다.
/연합뉴스