엔진 없이 오로지 바람에 실려 표류하는 풍선 한 무리가 미 공군으로부터 큰 건을 따냈다. 자율 기상 풍선을 만드는 회사 WindBorne Systems는 미 공군과의 새로운 계약을 수주해 글로벌 풍선 함대가 수집한 데이터를 판매하게 되었으며, 계약 총액은 최대 4900만 달러에 달한다. "풍선으로 대기를 들여다보는 일"을 사업으로 삼는 스타트업에게 이것은 지금까지 참여한 거래 중 가장 무게 있는 계약이다.
WindBorne은 현재 약 700기의 기상 풍선을 지구 곳곳에 띄우고 있으며, 이 풍선들은 대기 센서 데이터를 끊임없이 읽어 그 일부는 유료 고객에게 팔리고, 나머지는 회사 자체의 AI 일기예보 모델에 다시 투입된다. 2015년 캘리포니아주 레드우드시티에서 설립된 이 회사는 실측 데이터를 딥러닝 날씨 모델에 직접 입력한 최초의 조직 중 하나이다. 미국 국립기상청, 공군, 해군 등 정부 기관과의 거래는 오래 해왔지만, 이번 공군 계약이야말로 협력을 규모 차원의 새로운 단계로 밀어올린 사건이다.
이 돈이 무분별하게 쓰이는 것은 아니다. 계약 상한은 4900만 달러지만 공군은 "쓴 만큼 산다"는 방식으로, 필요한 데이터가 있을 때만 특정 지역·특정 시간대를 대상으로 발주한다. 지금까지 실제 발주액은 170만 달러에 불과하며, 회사 임원들은 이후 추가 발주가 이어질 것으로 예상하고 있다. 공동창업자 겸 CTO Andrey Sushko는 이 계약을 "주로 컨스텔레이션의 지속적인 확장과 풍선 하드웨어 및 성능 개선을 위한 연구개발 투입을 뒷받침하는 수단"이라고 표현했다. 그는 특히 이 계약이 경쟁입찰 없이 직접 수여된 것이라며, 이는 정부가 "글로벌 데이터 수집 능력에 관해서는 당사만이 유일하게 그들의 작전 수요를 충족하는 방식으로 서비스를 제공할 수 있는 회사"라고 판단했기 때문이라고 밝혔다.
WindBorne의 자신감은 실질적인 기술 축적에서 나온다. CEO John Dean은 8월에 회사가 3700만 달러 규모의 B 라운드 투자 유치를 완료해 사업 확장에 힘을 보탰다고 밝혔고, 올여름 초 공개된 WeatherMesh6 예보 모델은 유럽중기기상예보센터(ECMWF)의 물리 법칙으로 대기를 모사하는 기존 모델보다 이미 더 정확하다고 회사는 주장한다. transformer 아키텍처의 등장과 ECMWF의 방대한 기상 데이터셋 공개 이후 AI 일기예보는 딥러닝의 가장 강력한 응용 분야 중 하나가 되었다. 과거 기상학자들은 대기 거동을 근사하는 복잡한 방정식을 풀기 위해 값비싼 슈퍼컴퓨터에 의존해야 했지만, 이제는 엔드투엔드 학습 모델이 수십 년치 데이터를 삼켜 더 빠르게 예측을 내놓는다. 최전선 연구실과 정부 기관의 모델이 실제로 점점 정확해지고 있지만, 두 종류의 예보는 서로 보완해야 진정으로 날씨를 읽을 수 있다. Google DeepMind의 최신 날씨 모델처럼, 그 허리케인 예측 도구는 이미 정부의 태풍 시즌 대응에서 점점 더 핵심적인 역할을 하고 있다.
WindBorne이 가장 뿌듯했던 순간은 올해 8월, 무동력 비행 시스템을 태풍의 눈에 보내 데이터를 수집한 최초의 기관이 된 것이다. 이 풍선들은 엔진이 없으며, 비행 고도를 조절하거나 가스를 방출하거나 사석(ballast)으로 쓰던 모래를 버리는 방식으로 바람을 이용해 스스로 가야 할 곳으로 이동한다. Sushko는 이것이 상당히 참신한 수라고 말했다: "두 가지 전제가 필요하다. 하나는 좋은 바람과 날씨 모델이 있고 그것을 다룰 줄 알아야 한다는 것이고, 다른 하나는 컨스텔레이션이 충분히 커서 풍선이 정확한 위치에 우연히 있도록 해야 한다는 것이다." 그리고 무게감 있는 한마디를 덧붙였다. 이것은 딥러닝 모델이 실제 운영상의 의사결정에 처음으로 사용된 사례 중 하나라는 것이다. 다시 말해, 바람에 떠도는 이 풍선 무리는 이제 연구용 장난감이 아니라 군과 기상 기관을 대신해 실질적인 판단을 내리기 시작한 것이다.