날씨·기상 예측에 진심인 빅테크 기업들

 

분석 업체 스태티스타에 따르면, 2023년 날씨 예측 시장은 18억2000만 달러 규모라고 한다.

한국기상산업기술원에 따르면, 예보 시장은 현재 30억8528만 달러에서 2027년 58억3504만 달러로 상승할 것으로 예상했다. 몇 년 뒤에도 전세계 시장 규모가 10조원이 안 된다는 것이다. 기상 예측 시장은 생각보다 작은 편이다.

 

 

기상 예측 시장에 빅테크 기업들이 뛰어들고 있다.

 

 

그럼에도 불구하고 날씨는 산업 전반에 미치는 파급효과가 크다.

작물 생산, 재해 대비, 항공, 해운, 육상 운송, 재생 에너지, 레저, 보험, 비즈니스 등 모든 산업이 날씨의 영향을 받기 때문이다. 그래서 빅테크 기업들은 AI를 활용해 비용은 낮추고, 정확도를 높이려는 시도가 이어지는 있다. 따라서 정확한 날씨 예측이 가능해진다면 빅테크 기업들이 날씨 정보를 다양한 산업에 비싼 가격에 제공할 가능성도 있다.

 

 

현재 날씨 예측에 널리 사용하는 방식은 수치예보다.

말 그대로 수학적 모델을 갖고 날씨를 예측하는 방식이다. 엄청난 계산이 필요하다보니 슈퍼컴퓨터가 필요하다. 우리나라는 2021년 레노버가 구축한 슈퍼컴퓨터 그루와 마루를 활용하고 있는데, 구축 비용만 628억원에 달한다.

 

 

 

수치예보의 과정은 이렇다. 기상 관측소, 위성, 레이더, 부표, 항공기 등에서 다양한 기상 데이터를 모은다. 모아진 데이터를 가지고 현재 대기의 상태를 나타내는 초기 조건을 설정한다. 조건을 입력한 뒤, 대기 운동 방정식을 풀게 된다. 이때 슈퍼컴퓨터가 사용된다. 미래의 대기 상태를 수학 모델로 예상하는 것이다. 변수는 기온, 강수량, 바람, 구름 등이다. 이렇게 미래의 날씨 정보가 도출된다. 날씨 정보는 1~3일 단기 예보, 3~10일 중기 예보, 10일 장기 예보로 나뉜다. 대략적인 정확도는 각각 85%, 70~80%, 50~60% 라고 한다.

 

 

이러한 날씨 예측 시장에 빅테크 기업들이 뛰어들었다.

최근 빅테크 기업과 연구소들이 AI 머신러닝을 동원하여 날씨 예측에 투자하고 있다. 머신러닝 알고리즘이 대량의 기상 데이터를 분석해 패턴을 인식하고, 초기 조건의 정확성을 높일 수 있어서다. 예를 들어 AI를 동원하면 기존의 물리 기반 모델과 결합해 하이브리드 모델을 구성할 수 있는데요, 종전 예보 모델 보다 20% 정도 정확도를 향상할 수 있다는 평가다. 일부 연구에서는 강수량 등에 있어서는 정확도가 최대 40% 이상 높은 것으로 알려졌다.

 

 

구글 딥마인드, 그래프캐스트 모델

 

대표적인 곳은 구글 딥마인드로서 그래프캐스트 모델을 내놓았다. 방식은 이렇습니다. 40년치 데이터를 모델에 학습시켰다. 이후 바람, 기압, 온도, 습도 같은 기상 변수 간 연관성을 분석했다. 이렇게 만든 그래프캐스트는 전 세계 100만 곳이 넘는 곳곳에서 수집한 실제 기상 데이터를 불러들여 AI로 예측한다. 현재 데이터를 분석하여 1분 만에 6시간 뒤를 예측한다.

 

 

그리고 다시 그 데이터를 활용해 6시간 뒤를 예측한다. 이를 반복해 10일 후 미래 날씨를 전망한다. 구글 딥마인드에 따르면, 10일 장기 예보에서 그래프캐스트는 종전 수치예보 방식 보다 90% 이상 정확했다. 또 일부 고도에선 정확도가 99.7% 달했다. 그만큼 미래 날씨 예측이 보다 정확해지는 것이다.

 

 

 

엔비디아, 어스-2 플랫폼

 

한편, 엔비디아는 어스-2라는 플랫폼을 최근 공개했다. 기후와 날씨를 더 빠르고 정확하게 예측할 수 있게 해주는 고해상도 시뮬레이션 플랫폼이다. 한국을 찾은 스탠 포시 엔비디아 지구시스템 모델 총괄은 간담회에서 “기상을 연구한 지 30년이 넘었는데, 지난 2년간 가장 크게 변화했다”면서 “생성형 AI는 기상관측의 게임체인저”라고 말했다..

 

 

고해상도 이미지를 활용, 지구를 가상 현실상에서 ‘디지털 트윈’해 실제로 돌려보는 것이다. 엔비디아에 따르면, 기상청 방식보다 1000배 빠르고, 분석 대상 해상도 역시 10배 높일 수 있다고 한다

 

 

MS, 클라이맥스 파운드데이션 모델

 

MS는 2023년 1월 클라이맥스라는 파운데이션 모델을 처음 공개했다. 해당 서비스는 지난해 크게 주목받았다. 작년 7~8월 한국은 며칠을 제외하고 줄곧 비가 올 것이라고 예보했기 때문이다. 당시만 해도 MS의 예측은 전문가들에게 주목받지 못했다. 두 달 간 지속해서 비가 온 적은 통계상 없었기 때문이다. 그러나 결국, MS의 예측이 맞았다. 작년 여름 날씨는 평년보다 1도 높았고 비는 291mm 더 내린 것으로 집계됐다.