IT之家 11월 11일 소식에 따르면, 인공지능은 데이터 센터의 높은 에너지 소비로 인해 자주 비판을 받는다. 데이터 센터의 대규모 전력 필요로 인해 화석 연료의 사용이 증가하고, 이는 기후 변화를 더욱 악화시킨다.
하지만 동시에 AI는 기상학자들이 허리케인 예측을 포함한 일기예보의 정확도를 크게 향상시키는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 날씨 시스템은 예측 난이도가 매우 높다는 특징이 있으며, 지구 온난화 상황에서 허리케인이 가져오는 위협도 점점 더 심해지고 있습니다.
Techxplore의 보도에 따르면, 미국 국립 허리케인 센터(NHC)는 지난해 구글 DeepMind의 AI 모델을 사용하기 시작했으며, 현재 해당 회사와 협력하여 다음 세대 모델을 개발하고 있다.
올해에는 이 기술의 가치가 더욱 두드러졌습니다. 강력한 엘니뇨 기상 패턴의 영향으로 태평양 지역에서 기록적인 수의 허리케인이 발생했으며, 지난달에는 허리케인 이사야스가 강력한 폭풍 형태로 미국 남동부를 강타했습니다.
DeepMind의 소용돌이 연구 업무를 담당하는 연구 과학자 페란 알렛(Ferran Alet)은 구글은 허리케인에 특화된 독립적인 모델을 개발하지 않았으며, 일상적인 날씨 예보에 사용되는 모델을 그대로 사용하여 그 능력을 한계까지 끌어올렸다고 설명했습니다.
그는 AFP와의 인터뷰에서 다음과 같이 말했습니다. “우리는 극단적인 기상 현상이 우리가 해결해야 할 목표라고 생각합니다. 왜냐하면 그것이 가장 도전적인 분야이기 때문입니다. 이 문제를 해결한다면 다른 문제들도 자연스럽게 해결될 것입니다.”
AI를 도입하기 전에 미국 국립 허리케인 센터는 주로 여러 종류의 모델을 사용하여 열대성 사이클론을 예측했습니다.
그 중에서도 동역학 모델은 슈퍼컴퓨터를 이용하여 대기 움직임을 제어하는 유체역학 및 열역학 방정식을 해결합니다; 통계 모델은 역사적 데이터를 바탕으로 폭풍 행동과 지리적 위치, 날짜 등 변수들 간의 관계를 분석합니다; 혼합 모델은 물리학 원리와 통계 방법을 결합합니다.
반면에 AI 모델도 방대한 데이터 세트를 통해 학습하지만, 규모가 훨씬 크며 더 복잡한 패턴을 인식할 수 있다.
예보 시간이 더 길고, 예측 정확도가 더 높다
IT之家는 DeepMind이 올해 8월 《네이처》 잡지에 발표한 연구 결과에 따르면, 해당 모델은 평균적으로 기상 예보가 기존 모델의 예측 정확도를 하루 앞당길 수 있다고 합니다. 다시 말해, 과거에는 이틀 전에야 달성할 수 있었던 예보 정확도를, 이제는 3일 전에 달성할 수 있게 되었다는 것입니다.
허리케인 이사야스를 예측할 때, DeepMind의 모델은 폭풍이 정식으로 형성되기 전 정확히 일주일 전에 그 것이 열대성 저기압으로 발전할 가능성을 식별했습니다.
이 모델은 각 소행성에 대해 1,000가지의 가능한 발전 시나리오를 생성할 수 있으며, 동시에 강우 상황, 폭풍 경로 및 강도를 예측합니다. 즉, 폭풍이 어떤 경로를 따라 이동할지와 최종적으로 얼마나 강한 정도에 도달할지도 알 수 있습니다.
미국 국립 허리케인 센터의 부서 책임자인 댄 브라운은 다음과 같이 설명했습니다: “NHC는 2025년 6월 말부터 실제 업무에서 AI 모델을 사용하기 시작했습니다. 2026년에는 구글 DeepMind의 모델도 NHC의 일부 경로 및 강도 종합 예측 보조 시스템에 포함되었습니다.”
현재 NHC는 유럽 중간 기상 예보 센터와 미국 국립기상청이 개발한 AI 모델을 사용하고 있으며, 구글과 협력 계약을 체결하여 해당 모델의 연구 개발을 함께 추진하고 있습니다.
브라운은 이사야스를 예측할 때 AI 모델이 폭풍 경로에 관해 매우 뛰어난 성능을 보였다고 말했습니다. 그는 또한 “AI 모델은 복잡한 유도 기류 패턴의 변화를 빠르게 예측하는 데 특히 능숙해 보인다”고 지적했습니다.
인간 전문가는 여전히 필수적입니다
브롬은 DeepMind의 모델과 NHC가 자체적으로 개발한 HCCA 모델에 대해 특별히 언급했으며, 이들이 허리케인 경로와 강도 예측 분야에서 현재 가장 뛰어난 보조 도구 중 하나라고 생각했습니다.
하지만 이 기술에는 한계가 없습니다.
브라운은 단일 모델이 다양한 예측 주기 사이에서 허리케인의 경로나 강도에 대한 판단을 갑자기 크게 조정할 수 있다고 지적했습니다. 따라서 허리케인 전문가들은 여전히 자신의 경험과 전문적인 판단에 의존하여 어떤 모델이 특정 폭풍의 실제 상황을 가장 잘 반영하는지 파악한 다음, 각 모델의 예측 결과를 종합해야 합니다.
그는 또한 AI 모델의 훈련 기반이 실제로 전통적인 물리 모델을 구축하는 데이터와 예측 체계에서 비롯된다고 강조했습니다.
브라운은 “허리케인 전문가들에게는 그들의 중요성이 이전보다 더욱 높아졌습니다. 알고리즘은 폭풍의 경로에 대한 확률 예측을 제공할 수 있지만, 전문가들처럼 실시간 항공기 관측 데이터와 위성 데이터를 결합하여 폭풍의 현재 실제 구조를 판단할 수는 없습니다.”라고 말했습니다.
AI가 허리케인 예측의 정확도를 높이는 동시에, 미국 데이터 센터 건설 열기도 전력 공급 구조를 빠르게 변화시키고 있습니다. Cleanview의 분석에 따르면, 계획된 새로운 세대의 데이터 센터는 주로 천연가스로 전력을 공급받을 예정이며, 이는 미국의 탄소 배출을 증가시켜 기후 변화를 악화시킬 것입니다.
그리고 기후 변화는 반대로 허리케인의 행동도 바꾸고 있습니다. 허리케인은 더욱 강력해지고, 가진 강수량도 많아지며, 이동 속도도 느려져 결국 발생하는 피해가 더욱 심해집니다.