<엔비디아 기후예측 플랫폼 ‘어스(Earth)2’의 시각화 이미지>

미국 반도체기업 엔비디아가 최근 생성형 인공지능(AI)을 활용한 기상현상 예측 시스템 '스톰캐스트(StormCast)'를 공개했습니다. 이는 미국 로렌스버클리 국립연구소와 워싱턴대학교와의 협력으로 개발된 기후 예측 시뮬레이션 모델로, 8월 19일에 처음 발표되었습니다.

스톰캐스트는 엔비디아의 AI 소프트웨어 '어스2(Earth-2)'와 생성형 AI 모델 '코디프(CorrDiff)'에 기반을 두고 있습니다. 어스2는 지구와 동일한 기후 환경을 디지털 세계에 구현하여 데이터를 수집하는 플랫폼으로 활용되며, 코디프는 이를 바탕으로 기후 예측을 수행하는 모델입니다. 스톰캐스트는 코디프의 업그레이드된 버전으로, 더 정교한 기후 예측을 가능하게 합니다.

기상학자들이 기후 예측을 위해 다양한 변수를 계산해야 하는데, 이는 기온, 기압, 습도, 바람 등과 같은 요소들을 포함합니다. 이러한 변수들을 고려하여 미래의 날씨와 기후를 예측하는데, 데이터의 해상도가 높아질수록 예측의 정확도 또한 향상됩니다. 일반적으로, 지구의 대기환경을 바둑판 모양으로 나눈 후 각 격자에서 발생하는 데이터를 바탕으로 계산이 이루어지며, 격자의 크기가 작을수록 더 세밀한 해상도를 얻게 됩니다.

기존의 기상 예측 모델들은 일반적으로 30km의 공간 해상도를 가지며 6시간마다 데이터를 업데이트해왔습니다. 그러나 스톰캐스트는 격자의 크기를 3km로 줄여 예측의 정밀도를 크게 향상시켰습니다. 또한, 업데이트 간격을 1시간으로 줄여 더 정확한 데이터를 제공할 수 있게 되었습니다. 스톰캐스트는 강수량 레이더와 결합했을 때, 미국 국립해양대기청(NOAA)의 예보 모델보다 최대 10% 더 정확한 예측을 할 수 있는 것으로 나타났습니다.

스톰캐스트의 개발을 위해 엔비디아는 약 3년 반 동안의 미국 중부 기후 데이터를 활용하여 AI 모델을 훈련시켰습니다. 엔비디아는 자체 AI 가속기와 그래픽처리장치(GPU)인 'H100'을 사용하여 계산 비용을 크게 절감했습니다. 이를 통해 기존 슈퍼컴퓨터가 필요로 했던 약 300만 달러의 비용을 6만 달러로 줄일 수 있었습니다. 이처럼 엔비디아의 생성형 AI와 가속 컴퓨팅 기술은 에너지 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

스톰캐스트는 AI를 활용하여 기존의 예보 시스템으로는 감지하기 어려웠던 중규모 기상현상을 시뮬레이션할 수 있는 시스템입니다. 중규모 기상현상은 직경 10km에서 1000km에 이르는 대기현상을 의미하며, 뇌우, 폭풍, 집중호우 등 인간 활동에 직접적인 영향을 미치는 기상 현상 대부분이 이 범주에 속합니다. 스톰캐스트는 이러한 중규모 기상현상을 고해상도로 시뮬레이션하여 더 정확한 예보를 가능하게 합니다.

스톰캐스트의 주요 기능 중 하나는 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측할 수 있는 '시간별 자기회귀 예측(hourly autoregressive prediction)' 기능입니다. 이를 통해 연구자들은 최대 6시간 미래의 날씨를 예측할 수 있습니다. 스톰캐스트는 물리적으로 현실적인 열과 수분 동역학을 재현하여, 과학자들이 폭풍의 부력과 같은 중요한 기상 변수의 3차원적 진화를 예측할 수 있도록 돕습니다.

스톰캐스트는 이미 대만의 국가재난과학기술센터(NCDR)에서 태풍 예측과 도시 내 강풍으로 인한 피해 예측에 적용되고 있습니다. NCDR은 스톰캐스트를 활용하여 기상 예보의 정확도를 높이고, 극한 기상 현상으로 인한 인명 피해와 재산 손실을 줄이는 데 기여하고 있습니다.

엔비디아의 기후 시뮬레이션 연구 책임자인 마이크 프리처드는 스톰캐스트가 기존의 심층학습 모델보다 더 정확한 예보를 제공할 수 있다고 말했습니다. 그는 스톰캐스트가 미국 국립해양대기청(NOAA)의 최첨단 3km 모델보다 최대 10% 더 정확한 예측을 제공한다고 설명했습니다.

스톰캐스트와 같은 AI 기반 모델의 도입은 기후변화로 인한 이상기후 현상이 빈번해지는 상황에서 매우 중요합니다. 기존의 기상 예보 시스템은 수많은 변수를 고려하여 예측을 수행하지만, AI 모델은 과거 데이터를 바탕으로 학습하여 예측의 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. AI는 방대한 양의 기상 데이터를 신속하게 처리할 수 있어, 기상 예보에 필요한 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

엔비디아 외에도 구글, 마이크로소프트 등 빅테크 기업들도 AI 기반 기상 예보 모델을 개발하고 있습니다. 구글은 '그래프캐스트(GraphCast)'라는 AI 모델을 통해 허리케인 등의 기상현상을 기존 모델보다 더 정확하게 예측할 수 있음을 입증했습니다. 이 모델은 허리케인의 상륙 지점과 시점을 9일 전부터 정확하게 예측하여 주목받았습니다.

마이크로소프트는 '클라이맥스(ClimaX)'라는 AI 기반 기상 예보 모델을 공개했으며, 중국의 화웨이도 지역 일기 예보를 위한 AI 모델을 개발하여 선전시 기상청과 협력하고 있습니다. 이들 기업들은 AI 기술을 통해 기후 예측의 정확성을 높이고, 극한 기상 현상에 대비할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다.

기후변화로 인해 기상 예보의 중요성이 더욱 커지고 있는 가운데, 엔비디아의 스톰캐스트와 같은 AI 모델은 기후 예측과 재난 대비에 중요한 도약을 이루고 있습니다. 엔비디아는 앞으로도 이러한 기술을 통해 기후 연구와 예측의 새로운 시대를 열어갈 것으로 기대됩니다.

최근 개봉한 영화 "트위스터스(Twisters)"는 1996년 개봉한 영화 "트위스터(Twister)"의 후속작으로, 극한 기상현상을 다룬 스릴러 영화입니다. 이 영화는 토네이도와 같은 강력한 기상재난을 배경으로 하여, 그로 인한 인명 피해와 자연 재해의 위험을 다룹니다. 영화는 기상 예측과 재난 대비의 중요성을 강조하며, 주인공들이 토네이도 연구와 관련된 최첨단 기술을 이용해 자연의 힘에 맞서 싸우는 이야기를 담고 있습니다.

"트위스터스"는 극중에서 엔비디아의 스톰캐스트와 같은 최신 기상 예측 기술을 연상시키는 요소들을 등장시켜, 기상 예보의 정확성 향상이 어떻게 재난 대비에 실질적인 도움을 줄 수 있는지 보여줍니다. 영화 속에서는 주인공들이 극한 기상현상에 맞서 싸우면서, 기상 데이터를 실시간으로 분석하고 예측하여 위험을 최소화하려는 노력이 그려집니다. 이는 스톰캐스트와 같은 AI 기반 기상 예측 모델이 실제로 기후 재난을 예방하거나 피해를 줄이는 데 얼마나 중요한 역할을 할 수 있는지를 강조합니다.

영화의 스릴과 긴장감 넘치는 전개는, AI 기술이 기상 예보에 적용될 때의 잠재적인 효과와 중요성을 더욱 부각시킵니다. 특히, 영화 속에서 기상학자와 과학자들이 최신 기술을 활용하여 자연의 파괴적인 힘을 예측하고 이에 대응하려는 모습은, 엔비디아의 스톰캐스트가 실제로 수행할 수 있는 역할과도 일맥상통합니다. 이를 통해 "트위스터스"는 단순한 재난 영화의 범주를 넘어, 현재와 미래의 기상 예보 기술의 발전과 그 중요성에 대한 사회적 메시지를 전달하고 있습니다.

이처럼, "트위스터스"는 기상 예측 기술의 중요성과 그 진화를 영화적 상상력과 결합하여 대중에게 효과적으로 전달하는 작품으로, 엔비디아의 스톰캐스트와 같은 최신 기술이 기후 재난을 예방하는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 시청자들에게 인식시키는 데 기여하고 있습니다.