GeekNews의 xguru님께 허락을 받고 GN에 올라온 글들 중에 AI 관련된 소식들을 공유하고 있습니다. 
소개
- GraphCast는 Deepmind가 Science 저널에 발표된 최신 AI 모델로, 10일치 기상 예측을 1분 이내에 높은 정확도로 제공함.
- 기존의 골드 스탠다드인 HRES 시스템보다 빠르고 정확하게 중기 기상 예측을 수행함.
- GraphCast는 사이클론의 경로, 홍수 위험과 관련된 대기 강과 극단적인 온도 발생을 예측하여, 극단적 기상 이벤트에 대한 조기 경보를 제공함.
글로벌 기상 예측의 도전
- 중기 기상 예측은 재생 에너지부터 이벤트 물류에 이르기까지 다양한 분야의 중요한 의사결정을 지원하는데 필수적이나, 정확하고 효율적으로 수행하기 어려움.
- 기존의 수치 기상 예측(NWP)은 물리 방정식을 컴퓨터 알고리즘으로 변환하여 슈퍼컴퓨터에서 실행함.
- GraphCast는 수십 년간의 역사적 기상 데이터를 학습하여 지구 기상이 진화하는 원인과 결과 관계를 모델링함.
GraphCast: 기상 예측을 위한 AI 모델
- GraphCast는 기계 학습과 그래프 신경망(GNN)을 기반으로 한 기상 예측 시스템임.
- 지구 표면을 커버하는 백만 개 이상의 그리드 포인트에서 고해상도(0.25도 경도/위도)로 예측을 수행함.
- GraphCast는 단일 Google TPU v4 기계에서 1분 미만으로 10일치 예측을 생성하며, 이는 기존 방법보다 훨씬 효율적임.
극단적 기상 이벤트에 대한 더 나은 경고
- GraphCast는 기존 모델보다 더 일찍 심각한 기상 이벤트를 식별할 수 있으며, 이는 준비를 통해 생명을 구하고 커뮤니티에 미치는 영향을 줄일 수 있음.
- GraphCast는 사이클론 추적기를 적용하여 HRES 모델보다 사이클론 이동을 더 정확하게 예측함.
- 대기 강과 극단적인 온도를 예측하는 능력은 홍수 예측 AI 모델과 결합하여 비상 대응 계획에 도움을 줄 수 있음.
AI를 통한 기상의 미래
- GraphCast는 현재 세계에서 가장 정확한 10일치 글로벌 기상 예측 시스템이며, 기후 변화에 따라 발전하고 향상될 것임.
- AI 기반 기상 예측을 더 접근하기 쉽게 만들기 위해 모델 코드를 오픈 소스로 제공함.
- Google DeepMind와 Google Research의 다른 최첨단 기상 예측 시스템과 함께 AI를 기상 예측에 사용하는 것은 일상 생활에서 수십억 명의 사람들에게 혜택을 줄 것임.
GN⁺의 의견
이 기사에서 가장 중요한 점은 GraphCast AI 모델이 기존의 기상 예측 시스템보다 훨씬 빠르고 정확한 중기 기상 예측을 제공한다는 것이다. 이는 기후 변화로 인해 극단적인 날씨가 더 자주 발생함에 따라, 사람들의 안전과 재산을 보호하고, 산업과 사회의 중요한 결정을 지원하는 데 큰 도움이 될 것이다. GraphCast의 오픈 소스 코드 공개는 전 세계 과학자들과 예보자들이 이 기술을 활용하여 일상 생활에서 수십억 명의 사람들에게 혜택을 줄 수 있는 기회를 제공한다. 이 기술은 빠른 예측과 높은 정확도로 인해 기상 예측 분야에 혁신을 가져올 것이며, 이는 기상에 관심 있는 모든 사람들에게 흥미로운 소식이 될 것이다.
원문
DeepMind의 소개 글
Science에 게재된 논문
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi2336
Science에 게재된 논문 (OpenAccess)
GitHub 저장소
데모 (ECMWF)
https://charts.ecmwf.int/products/graphcast_medium-mslp-wind850