마이크로소프트는 날씨 예보를 개선하기 위한 새로운 머신러닝 도구를 개발했습니다.

구식 물리학 기반의 날씨 예측 및 새로운 AI 모델은 일반적으로 2주가 지나면 신뢰도가 낮아지는데, 마이크로소프트는 머신러닝을 사용하여 이 문제를 해결했다고 주장합니다.

회사의 연구원들은 2~6주 전에 더 정확한 기상 예보를 제공할 수 있는 새로운 비용 효율적인 방법을 발견했다고 말합니다. 이를 통해 농부와 응급 구조원들이 더 확실하게 계획을 세울 수 있게 됩니다. 연구 결과는 게시됨 오늘 저널에 자연, 그리고 이 도구는 이제 오픈소스 소프트웨어.

마이크로소프트가 합류함 구글, Nvidia, 그리고 다른 AI 도구를 개발하는 회사들 기상 예측을 위한 목적으로, 마이크로소프트의 최신 연구에서는 독립적인 기상 모델을 새로 만드는 대신 기계 학습을 활용하여 기존 모델의 편향을 교정합니다. 연구자들은 자원이 부족한 기상 기관들이 인공지능을 사용하여 정확도를 향상시킬 수 있는 더 쉬운 방법이 될 것이라고 기대합니다.

자원이 부족한 기상기관들이 인공지능을 활용하여 정확도를 향상시키는 더 쉬운 방법입니다.

물리학 기반 모델링은 슈퍼컴퓨터에서 실행되는 자원 집약적인 작업이며, 생성형 AI는 강력한 GPU에 의존합니다. 마이크로소프트 리서치 뉴잉글랜드의 수석 연구원 레스터 맥키는 새로운 도구가 CPU만으로도 실행될 수 있다고 말했습니다. “기상 예측의 자원 효율성이 향상되고, 특히 극단적인 날씨에 대한 예측의 신뢰성이 높아질 것이라고 매우 기대합니다”라고 맥키는 The Verge에 말했습니다.

물리학 기반 및 인공지능 기반 모델은 2주 이상 앞으로 날씨를 예측하기 시작하면 비슷한 문제에 직면합니다. 전통적인 모델은 지구 대기의 복잡한 물리 현상을 시뮬레이션하려고 하며, 인공지능 모델은 역사적 데이터에서 패턴을 찾아 예측을 수행합니다. 두 방식 모두 데이터의 단점을 메우기 위해 근사치를 사용하며, 이는 기상 관측소가 적은 지역이나 과학자들이 아직 이해하기 위해 연구 중인 복잡한 대기 현상에서도 마찬가지입니다. 이러한 모델들이 데이터의 단점을 보완하는 방식은 일종의 체계적인 편향이 될 수 있습니다. 그 결과 발생한 오류는 더 먼 미래를 예측할 때 더욱 증폭되어, 이러한 예측이 덜 정확해집니다.

마이크로소프트는 자신의 방법을 '확률적 편향 교정(PBC)'이라고 부릅니다. 이 도구는 기계 학습을 이용하여 모델의 체계적인 편향을 식별하고 수정을 진행합니다. 맥키가 제시한 예시 중 하나는 기후 변화를 고려하는 것입니다. 화석 연료로부터 발생하는 온실가스 배출이 지구를 더욱 따뜻하게 만들지만, 기상 모델은 역사적 기록에 기반하여 예측을 내릴 수 있으며, 이로 인해 실제로 현재 세계가 경험하는 온도보다 더 추운 온도로 편향될 수 있습니다.

연구자들은 PBC가 유럽 중장기 기상 예보 센터(ECMWF)의 물리적 기반 기상 모델의 정확도를 강화시켰다고 발견했습니다. 이는 강수량의 98%와 온도 목표치의 92%에 해당합니다. 머신러닝 프레임워크는 연구 분석 결과에서 ECMWF의 새로운 AI 예측 시스템의 정확도를 두 배로 높였습니다. 논문이 발표되기 전에, ECMWF는 이미 AI Weather Quest 대회에서 PBC에 관한 연구를 수상했습니다.

Microsoft, MIT, ECMWF 및 기타 기관의 연구원들이 발표한 PBC에 관한 새로운 논문은 “커뮤니티의 이익과 고려를 위해 개발된 새로운 아이디어의 좋은 예”라고 ECMWF의 머신러닝 전략 책임자인 매튜 채نت리는 The Verge에 보내는 이메일 코멘트에서 말했습니다.

“언제나 그렇듯, 아이디어를 실제로 구현하는 과정은 매우 어려운 단계입니다,”라고 채니티는 덧붙였습니다.

기상 예측에 필요한 컴퓨팅 자원과 인프라의 양은 경제적으로 발전 중인 많은 국가의 기관들에게 기술 발전을 감당하기 어렵게 만든다. 하지만 이 논문의 저자들은 PBC가 다를 수 있다고 생각한다. “PBC와 같은 모델들이 매우 가볍고 훈련하기 쉬운 점이 저에게 매우 흥미롭습니다. 거대한 자원을 갖추지 못한 과학자들도 이 모델들을 설정하여 특정 환경에서 더 좋은 성능을 내도록 만들 수 있습니다.”라고 논문의 저자 중 한 명인 제네비브 플라스포흘러가 말했습니다.

플래스포흘러는 마키와 함께 마이크로소프트에서 인턴으로 PBC에 근무했으며, 현재는 비영리 단체인 리자 리서치의 임원 책임자입니다. 이 단체는 케냐 기상 서비스 당국과 협력하여 기금을 지원받아 AI가 사람들에게 더 정확한 조기 경보를 전달하는 데 도움이 될 수 있는지 알아보고 있습니다. PBC는 기록적인 엘니뇨가 발생할 것으로 예상되는 더 극심한 강우 시즌에 사용될 방법 중 하나입니다.