NVIDIA, 날씨 예측 모델 StormCast 출시, AI로 '바람 추적'이 더 빠르고 정확해짐
2024-08-24
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자연 속에서 '오랜 지인'인 태풍은 그 놀라운 파괴력과 예측할 수 없는 경로로 사람들의 생산과 생활에 막대한 영향을 미치는 경우가 많다. 매년 6월부터 8월까지는 북서태평양 태풍이 활동하는 시기이기도 하다. 중국기상네트워크(China Weather Network)의 전망에 따르면 올해 8월 태풍 '일정'에 따르면 8월에는 북서태평양과 남중국해에 태풍이 3~4개 발생해 평년 같은 기간보다 적다고 한다. 그 중 우리나라에는 태풍 2~3개가 상륙하겠고, 태풍은 주로 서쪽과 북서쪽으로 이동하겠습니다.
최근 몇 년 동안 기상학적 '바람 추적' 기술과 도구도 지속적으로 발전하고 업그레이드되었습니다. 기자는 엔비디아가 최근 고충실도 대기 역학 시뮬레이션을 위한 획기적인 생성 AI 모델인 StormCast를 출시했다는 사실을 알게 되었습니다. 이 모델의 획기적인 점은 폭풍이 발생하기 전에 아직 사이클론을 형성하지 않은 기상 시스템을 안정적으로 예측할 수 있다는 것입니다. 태풍 예측을 한 단계 더 앞당겨 - 이제 3km의 공간 분해능과 매시간의 시간 분해능을 달성할 수 있습니다.
두 달 전 Nvidia 창립자이자 CEO인 Jensen Huang은 Earth-2를 통해 사용할 수 있는 CorrDiff 모델을 공개했습니다. 보고서에 따르면 NVIDIA Earth-2는 AI, 물리적 시뮬레이션 및 컴퓨터 그래픽을 통합한 디지털 트윈 클라우드 플랫폼으로, 전례 없는 정확성과 속도로 전 세계의 날씨 및 기후 예측을 시뮬레이션하고 시각화할 수 있습니다. CorrDiff는 모델 해상도를 이전보다 25km에서 2km로 늘릴 수 있습니다. 단일 추론 속도는 기존 방법보다 1000배 빠르고 에너지 효율성은 3000배 향상됩니다.
StormCast의 출현으로 CorrDiff에 시간별 자동 회귀 예측 기능이 추가되었습니다. 즉, 모델이 과거 결과를 기반으로 미래 결과를 예측할 수 있다는 의미입니다.
예측은 최대 6시간 전부터 가능합니다.
날씨와 기후 변화로 인한 물리적 위험은 지역마다 크게 다릅니다. 그러나 중규모의 기본적인 유체 역학적 운동을 시뮬레이션하려면 높은 공간 분해능이 필요하기 때문에 이 수준에서 신뢰할 수 있는 수치적 날씨 예측은 계산 비용이 많이 듭니다.
따라서 과거에 기상 연구자들은 지역 일기예보 모델(대개 허용 가능한 대류 모델이라고도 하며 CAM으로 약칭함)의 해상도, 앙상블 크기 및 경제성을 절충해야 하는 경우가 많았습니다.
낮은 해상도에서는 글로벌 데이터에 대해 훈련된 기계 학습 모델이 수치적 기상 예측 모델을 효과적으로 시뮬레이션하여 심각한 사건에 대한 조기 경보 시스템을 개선할 수 있었습니다. 이러한 기계 학습 모델의 공간 해상도는 일반적으로 약 30km이고 시간 해상도는 6시간입니다.
생성 확산 기술의 도움으로 StormCast는 3km의 공간 해상도와 매 시간의 시간 해상도를 달성할 수 있습니다. 이 모델을 강수량 레이더와 함께 사용하면 이미 최대 6시간 전에 예보를 제공할 수 있습니다.
또한 StormCast 출력은 물리적으로 사실적인 열 및 습도 역학을 표시하고 세밀하게 구분된 여러 고도 수준에서 온도, 수분 농도, 바람 및 강우 레이더 반사율 값과 같은 100개 이상의 변수를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기상 연구자들은 처음으로 AI 기상 시뮬레이션에서 폭풍 부력의 진정한 3D 진화를 확인할 수 있었습니다.
더 많은 혁신이 진행 중입니다.
과학자들은 이미 이 모델을 활용하는 방법을 모색하고 있습니다. The Weather Company의 혁신 책임자인 Tom Hamill은 다음과 같이 말했습니다. "규칙적인 뇌우와 겨울 강수량은 큰 영향을 미칠 수 있고 안정적으로 예측하기가 극히 어렵기 때문에 계산적으로 다루기 쉬운 폭풍 규모 앙상블 일기 예보를 생성하는 것이 StormCast의 우선순위 모델입니다. The Weather Company는 NVIDIA와 협력하여 향후 이러한 딥 러닝 예측 모델을 개발, 평가 및 사용하게 되어 기쁘게 생각합니다.”
콜로라도 주립대학교 대기연구소(Cooperative Institute for Atmospheric Research)의 기계 학습 책임자인 Imme Ebert-Uphoff는 "고해상도 날씨 모델을 개발하려면 대류 문제를 해결하기 위해 AI 알고리즘을 사용해야 하는데 이는 어려운 과제입니다."라고 말했습니다. StormCast의 사용을 탐구합니다. 이를 달성하기 위한 등분산 모델의 잠재력은 미래의 AI 고해상도 일기 예보 모델 개발을 향한 중요한 단계를 나타냅니다."
이러한 연구 혁신은 물리적으로 정확한 기후 시뮬레이션의 가속화 및 시각화를 가능하게 하고 지구의 디지털 트윈을 생성할 뿐만 아니라 NVIDIA Earth-2가 기후 연구의 새롭고 중요한 시대를 어떻게 열었는지 보여줍니다.
NVIDIA Research에는 기후 AI, 컴퓨터 그래픽, 컴퓨터 비전, 자율주행차 및 로봇 분야의 연구에 중점을 두고 전 세계적으로 수백 명의 과학자와 엔지니어가 있는 것으로 알려졌습니다.
저자: 장천지
글: Zhang Tianchi 편집자: Zhang Yi 편집자: Rong Bing
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