-- 기상 모델, 속도 및 정확도 측면에서 기존 예측과 비교할 때 강력한 성능 보여

(선전, 중국 2023년 7월 7일 PRNewswire=연합뉴스) 화웨이 클라우드(HUAWEI CLOUD)가 혁신적인 Pangu Weather AI 모델에 대한 논문이 세계 최고의 과학 저널 중 하나인 네이처(Nature)에 게재됐다고 발표했다. 

네이처 인덱스(Nature Index)에 따르면, 중국 기술기업의 직원들이 네이처 논문의 단독 저자가 된 것은 이번이 처음이라고 한다. 이 논문에서는 43년간의 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 정밀하고 정확한 전 세계 AI 기상예보 시스템 개발 방법을 기술하고 있다. 이 논문은 권위 있는 저널 네이처에 2023년 7월 5일 게재됐다.

Pangu-Weather는 기존의 수치예보 방식보다 높은 정확도를 보여주는 최초의 AI 예측 모델이다. 이 모델은 예측 속도를 1만 배 향상시켜 전 세계 날씨 예측 시간을 단 수 초 수준으로 단축시킨다. '3D 신경망을 사용한 정확한 중간 범위 전 세계 기상예보(Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks)'라는 제목의 이 논문은 이러한 기능에 대한 독립적인 검증을 제공한다. 

Pangu-Weather는 AI 기상예보의 정확도가 수치예보에 비해 뒤떨어진다는 기존의 가정에 도전한다. 화웨이 클라우드 팀이 개발한 이 모델은 기존의 수치 예측 방식보다 정밀도가 더 높은 최초의 AI 예측 모델이다.

지난 30년간 컴퓨팅 파워의 급속한 발전에 힘입어 수치예보의 정확도가 비약적으로 향상됨에 따라, 수치예보는 극단적인 재난 경보 및 기후 변화 예측을 제공하고 있다. 그러나 이 방법은 상대적으로 시간이 많이 소요된다. 연구진은 예측 속도를 향상시키기 위해 딥 러닝을 사용하는 방법을 모색했다. 그러나 중장기 예측에 대한 AI 기반 예측의 정확도는 수치 예측에 비해 여전히 낮은 수준이다. AI는 대부분 태풍과 같은 극단적이고 비정상적인 날씨를 예측하지 못했다.

매년 전 세계적으로 약 80개의 태풍이 발생한다. 중국 응급관리부(China Ministry of Emergency Management)의 수치에 따르면, 2022년 중국에서만 태풍으로 인한 직접적인 경제적 손실이 54억2천만 위안에 달했다고 한다. 경고가 빠를수록 더 쉽고 개선된 대처가 가능하다. 

이처럼 수치예보의 속도 문제로 인해, AI 기상예보 모델은 매력적이지만 두 가지 이유로 정확성이 부족했다. 우선 기존 AI 기상예보 모델은 2D 신경망을 기반으로 하고 있어 불균일한 3D 기상 데이터를 잘 처리하지 못한다. 다음으로, 중간 범위 기상예보는 모델을 너무 많이 불러들일 경우 누적 예측 오류가 발생할 수 있다는 문제점이 있다.

Pangu-Weather가 이러한 문제를 해결하는 방법

Pangu-Weather 모델은 1시간에서 7일까지의 예측에 대한 과학적 실험을 통해 기존의 수치 예측 방법에 비해 1만 배의 예측 속도 증가와 함께 더 높은 정확도를 입증했다. 이 모델은 습도, 풍속, 온도 및 해수면 기압을 포함한 세분화된 기상 특성을 단 몇 초 안에 정확하게 예측할 수 있다.

이 모델은 3DEST(Earth-Specific Transformer) 아키텍처를 사용해 복잡하고 불균일한 3D 기상 데이터를 처리한다. 계층적, 시간적, 집합적 전략을 사용해 1시간, 3시간, 6시간 및 24시간 간격으로 다양한 예측 간격에 대해 모델을 훈련시켰다. 이를 통해 특정 시점의 기상 상태를 예측하기 위한 반복 횟수를 최소화하고 잘못된 예측을 줄일 수 있다.

연구진은 특정 시간 간격에 대해 모델을 훈련하기 위해 1979년부터 2021년까지의 시간별 기상 데이터 샘플을 사용해 100개의 주기를 훈련시켰다. 결과적으로 각 하위 모델은 192개의 V100 그래픽카드로 16일간의 훈련을 받았다. Pangu-Weather Model은 이제 V100 그래픽카드에서 1.4초 만에 24시간 전 세계 기상예보를 완료할 수 있다. 이는 기존의 수치 예측에 비해 1만 배나 더 빠르다. 

화웨이 클라우드 AI Field의 수석 과학자이자 IEEE 연구원이며 International Eurasian Academy of Sciences의 학자인 Tian Qi 박사는 화웨이 클라우드 AI 팀이 날씨 예측에 집중하기로 선택한 이유에 관해 설명했다. 그는 "기상예보는 매우 복잡한 시스템이기 때문에 과학 컴퓨팅 분야에서 가장 중요한 시나리오 중 하나지만, 수학적 및 물리적 지식의 모든 측면을 다루기는 어렵다"며 "따라서 우리의 연구가 네이처로부터 인정받은 것을 기쁘게 생각한다"고 말했다. 이어 "AI 모델은 방대한 데이터에서 대기 진화의 통계적 법칙을 알아낼 수 있으며, 현재 Pangu-Weather는 예측 시스템의 작업을 거의 완료하고 대기 상태의 진화를 예측할 수 있다"면서 "우리의 궁극적인 목표는 AI 기술을 사용해 차세대 기상 예측 프레임워크를 구축함으로서 기존의 예측 시스템을 강화하는 것"이라고 덧붙였다. 

네이처의 학술 평론가들은 화웨이 클라우드가 수행한 연구의 중요성과 품질에 대해, Pangu-Weather는 다운로드 및 실행이 매우 쉬울 뿐만 아니라 데스크톱 컴퓨터에서도 빠르게 실행된다고 설명했다. 즉, 이제는 기상 커뮤니티의 누구든지 원하는 대로 이러한 모델을 실행하고 테스트할 수 있다는 의미다. 이를 통해 커뮤니티는 모델이 특정 현상을 얼마나 잘 예측하는지 탐색할 좋은 기회를 얻게 됐으며, 이는 또한 현장의 발전에 도움이 될 것이다. 또 다른 평론가는 이 결과 자체가 이전 결과를 뛰어넘는 중요한 단계라고 언급했다. 이 연구를 통해 사람들은 예측 모델이 미래에 어떤 모습일지 재평가할 수 있다.

올 5월, 태풍 마와르는 올해 들어 가장 강력한 열대성 저기압으로 전 세계의 주목을 받았다. 중국 기상청에 따르면, Pangu-Weather는 태풍 마와르가 대만 섬의 동쪽 해역에서 경로를 변경하기 5일 전에 이미 그 궤적을 정확하게 예측했다고 한다.

한편, 선도적인 AI 기상예보 모델을 지속해서 발전시키기 위해서는 안정적인 클라우드 환경, 작업 제품군 및 해당 O&M도 필요하다. 

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