[사이테크+] 'AI-수치모델 결합 새 기후모델 '뉴럴GCM' 개발…정확도 개선'

(서울=연합뉴스) 이주영 기자=기계학습(machine learning)을 활용한 인공지능(AI)과 기존 수치해석 기반의 일반 순환 모델(GC...

이주영 기자=기계학습을 활용한 인공지능과 기존 수치해석 기반의 일반 순환 모델을 결합해 장단기 예보 및 기후 시뮬레이션 정확도를 높인 새로운 기후예측 모델이 개발됐다.구글리서치 연구팀이 개발한 '뉴럴GCM'과 일반순환모델을 기반으로 한 기존 기후예측 모델의 1980~2020년 지구 기온 예측치와 실제 기온 비교 그래프.

연구팀은 뉴럴GCM은 최근 개발되고 있는 AI 기후 모델이나 기존 수치해석 방식의 기후 모델과 성능이 비슷하거나 뛰어나면서도 계산 효율이 높아 컴퓨터 사용을 크게 줄일 수 있다고 말했다.지구 대기 및 해양의 순환에 대한 수학적 모델인 일반 순환 모델은 날씨와 기후 예측의 기초가 되는 모델로, 70여년간 수치해석 및 물리 모델 개선과 함께 발전해왔으며 더 빠른 컴퓨터 활용으로 정확도도 개선되고 있다. 연구팀은 이 연구에서 최신 기계학습 기법과 기존 물리학 기반 수치해석 기법의 강점을 결합한 하이브리드 대기 모델인 뉴럴GCM을 설계하고, 유럽중기예보센터의 1980~2020년 데이터를 학습시켰다.그 결과 뉴럴GCM의 1~15일 예측 정확도는 현재 가장 정확한 기상 모델 중 하나로 꼽히는 유럽중기예보센터 모델과 비슷했으며, 기계학습을 이용한 기존 AI 모델과비교해도 비슷하거나 앞서는 것으로 나타났다.

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