WeatherNext: AI 모델이 사이클론 예측에서 획기적인 성과를 달성하다

저희 모델은 Functional Generative Networks (FGNs)를 사용하여 다양한 예측값의 앙상블을 효율적으로 생성하며, 이는 날씨에 내재된 불확실성을 포착합니다. 이제 TPU에서 15일치 예보를 1분도 안 되는 시간에 생성할 수 있어, 기상 예측가들이 잠재적으로 파괴적인 테일 리스크(tail-risks)의 확률 분포를 신속하게 평가할 수 있도록 지원합니다. 작년에는 저희 시스템이 한 번에 50개의 예측값을 생성하여 글로벌 물리 모델과 일치하는 수준을 보여주었습니다. 올해는 앙상블 크기를 1,000개 멤버로 확장하여, 2025년 허리케인 멜리사(Hurricane Melissa) 기간 동안 발생했던 급격한 강화 이벤트와 같은 희귀하지만 중대한 시나리오를 포착했습니다.

지금까지는 매우 높은 공간 해상도에서 작동하는 것이 정확한 강도 예측을 수행하는 주요 동력으로 간주되어 왔습니다. 하지만 WeatherNext Cyclones는 전통적인 모델보다 100배 거친 28x28km의 해상도 데이터만 필요합니다. 더 작은 버전인 WeatherNext 2-mini는 111x111km라는 더 거친 해상도에서 작동하며, 이 역시 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이는 과학자들을 놀라게 했으며, 저희 모델이 이러한 낮은 해상도에서도 어떻게 그렇게 정확한 예측값을 생성하는지 완전히 이해하는 것은 여전히 열린 연구 질문으로 남아 있습니다. 저희는 연구 커뮤니티와 함께 이를 밝혀낼 수 있기를 바랍니다.

WeatherNext를 연구 커뮤니티에 공개하며

저희의 Nature 논문과 더불어, 코드를 오픈 소스화하고 모델 가중치를 공개하여 누구나 자유롭게 활용할 수 있도록 합니다. 여기에는 학술 연구, 운영 예측, 또는 보다 전문적이고 지역화된 모델 개발이 포함됩니다. 저희는 전 세계 기상 커뮤니티의 발전을 가속화하고, 기상 기관, 연구원, 비영리 단체들이 모든 종류의 기상 이벤트를 더 잘 예측하고 생명과 인프라를 보호하기 위한 핵심 결정을 내릴 수 있도록 역량을 강화하는 데 힘쓰기를 바랍니다.

또한 허리케인 시즌 동안 실행된 WeatherNext Cyclones 세트와 10월에 운영화한 후속 업데이트인 WeatherNext 2의 두 가지 유사 모델을 공개합니다. 추가로, 단일 TPU에서 무료 공개 Colab 노트북으로 실행할 수 있는 소형 버전인 WeatherNext 2-mini도 공개합니다.

최신 사이클론 예측은 새 인터페이스로 개편하고 사이클론 경로와 함께 전 세계 기상 예보를 포함하도록 확장한 Weather Lab에서 확인하실 수 있습니다. Weather Lab에서는 이제 온도, 강수량, 풍속 등 WeatherNext의 예측을 단일 뷰에서 시각화할 수 있습니다. Weather Lab과 WeatherNext 모델 모두 Google Earth AI의 일부입니다.

기상 예측을 위한 AI의 경계를 확장하며

저희는 사이클론 예측에 있어 하루 이상의 선행 시간을 확보하는 역사적인 돌파구를 마련했습니다. 이는 기상학적 발전 10년 분량에 해당하는 진보를 제공합니다. 미래의 폭풍 시즌을 대비하여, 연구원, 기상 기관, 전문가 여러분께 저희와 협력하고, 오픈 소스 모델을 기반으로 구축하며, Weather Lab에서 예측을 탐색해 주시기를 초대합니다. 고급 머신러닝과 인간 예보관의 필수적인 실제 전문 지식을 결합함으로써, 생명을 구할 수 있고 변화하는 기후에 적응하도록 커뮤니티를 도울 수 있는 협력적인 기상 예측 생태계를 만드는 것을 목표로 합니다.

참고: 공식 기상 예보 및 경보는 지역 기상청 또는 국가 기상 서비스를 참조하십시오.