AI, 2주 넘던 '날씨의 벽' 깼다…한 달 뒤 예보도 '척척'

인공지능(AI)을 활용해 한 달 이상 기상 예보가 가능한 기술적 돌파구가 열렸다.

미국 기상학회(AMS)는 국제학술지 '인공지능과 지구 시스템' 최신호에 머신러닝 모델을 통해 30일을 넘어서는 장기 기상 예측의 정확도를 크게 높인 연구 결과가 실렸다고 15일(현지시간) 밝혔다.

연구에 따르면 '그래프캐스트'(GraphCast)라는 머신러닝 모델은 기상 예측의 고질적 한계인 '나비 효과'를 줄일 최적의 초기 조건을 찾아내는 데 성공했다. 나비 효과는 예측 시작 시점의 미세한 오차가 시간이 지날수록 증폭돼 장기 예보의 정확도를 떨어뜨리는 현상을 말한다.

연구팀은 2020년 과거 기상 데이터를 활용해 가장 정확한 예보로 이어진 초기 조건을 그래프캐스트 모델로 역추적하도록 했다. 이 최적의 조건을 적용해 새로운 예보를 생성하자, 10일 예측의 평균 오차는 86%나 감소했다.

특히 이 모델은 기존 예보의 한계로 여겨졌던 2주를 훌쩍 넘어 30일 이상에서도 유의미한 수준의 결정론적 예보를 내놓는 것으로 확인됐다.

연구팀은 이 기술을 실시간으로 적용하는 방법을 개발하는 것이 향후 과제라고 설명했다. 이 기술이 상용화되면 기상 예보의 리드타임(선행 시간)을 획기적으로 늘릴 수 있을 것으로 기대된다.