지난해 9월 대서양에서 발생한 허리케인 리!

하루도 안 돼 초강력 태풍으로 자라 상륙을 앞두고 북미 전역이 촉각을 곤두세웠습니다.

그런데 당시 딥마인드의 기상예보 AI가 허리케인 상륙 9일 전 태풍 상륙지점과 시점을 맞춰 주목받았습니다.

세계 최대 기상예보 시설을 갖춘 유럽중기예보센터보다 3일 빨랐습니다.

인공지능이 빠르고 정확한 예측을 내놓을 수 있었던 건 복잡한 수식을 풀 필요가 없었기 때문입니다.

전통적인 기상 예보는 인간이 고안한 방정식에 기상 관측 수치를 넣어 해답을 얻는 방식인데, 슈퍼컴퓨터를 이용해도 계산에 오랜 시간이 걸립니다.

하지만 인공지능은 40년 치 기상 자료를 바탕으로 날씨 패턴을 학습했기 때문에, 수식이 다루지 못하는 변수의 영향까지 반영할 수 있고, 1분도 안 돼 10일 치 기상을 예측해 냅니다.

엔비디아도 자체 개발한 기상예보 AI가 1초도 안 돼 7일 치 예보를 내놓을 수 있다며, 전통 방식보다 10만 배 이상 빠르고, 에너지도 수천 배 절감된다고 밝혔습니다.

중국 선전시 기상청은 이미 중국 화웨이의 기상예보 AI를 도입했는데, 실제 기상청 결과보다 더 정확했다고 밝혔습니다.

[수 유청 / 화웨이 클라우드 연구원 : 기상청이 제공한 가공 데이터로 AI 모델을 만들었습니다. 기상 예측의 해상도는 3㎞입니다.]

하지만 인공지능이 전통 기상예보 시스템을 완전히 대체하기는 어렵다는 시각도 나옵니다.

과거 데이터만을 학습한 인공지능은 유례없는 기상이변을 예측하기 어렵다는 이유에서입니다.

또 인공지능이 결론을 도출하는 과정을 인간이 들여다볼 수 없다는, 이른바 '블랙박스 문제'도 지적됩니다.

[유창동 / KAIST 전기·전자공학부 교수 : 인공지능이 내일 허리케인이 올 거라고 (예측해도) 우리가 이해돼야 하는데, 그거를 설명해 줄 수 있어야 하는데, 블랙박스가 시키는 대로 그냥 따를 수는 없는 거 아니에요.]

인공지능이 기상 분야에서 기존 시스템보다 우수한 것으로 나타나더라도, 기존 시스템을 완전히 대체하기에는 더 많은 시간이 필요할 것으로 보입니다.

YTN 사이언스 최소라입니다.

영상편집 | 최재훈
그래픽 | 이원희
자막뉴스 | 박해진

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