구글, 매시간 갱신하는 AI 기상모델 ‘웨더넥스트 3’ 공개
몇 시간 사이 달라지는 구름과 바람을 더 빨리 읽어 풍력·태양광 발전량을 가늠하는 인공지능 기상모델이 나왔다. 구글 딥마인드와 구글 리서치는 전 세계 날씨를 매시간 새로 예측하는 ‘웨더넥스트 3’를 공개했다.
웨더넥스트 3의 핵심은 예보를 시작할 때 쓰는 자료의 최신성이다. 전통적인 수치기상예보는 관측값을 슈퍼컴퓨터로 처리해 현재 대기 상태를 분석한 뒤 미래를 계산한다. 웨더넥스트 3는 이 분석장과 정지궤도 위성 관측을 함께 입력받아 매시간 예보를 만든다. 위성만으로 날씨를 예측하는 모델은 아니다.
위성 입력에는 GOES-18·19, Meteosat-9·11, Himawari-8·9가 관측한 가시광선과 적외선 11개 채널을 결합한 0.1도 간격의 모자이크가 쓰였다. 이 자료는 관측 후 약 1시간이 지나 모델에 들어가며, 기존 분석장보다 최소 5시간 최신이다. 급변하는 기상 현상을 반영할 출발점을 더 자주 확보한 셈이다.
모델은 서로 조금씩 다른 64개 예측을 함께 계산하는 ‘앙상블’ 방식으로 불확실성을 살핀다. 최대 예측 범위는 15일이지만 모든 시간대에 같은 길이의 자료가 나오는 것은 아니다. 00·06·12·18 협정세계시 초기화분은 360시간, 즉 15일까지 제공하고 나머지 매시간 초기화분은 48시간까지 제공한다.
공간 해상도도 개선했다. 웨더넥스트 2가 25㎞ 격자에서 6시간 간격으로 계산했던 것과 달리, 새 모델은 기온과 수분 등 주요 지표면 변수를 최대 5㎞ 격자로 제공한다. 5㎞ 격자는 지도를 가로세로 5㎞ 크기의 칸으로 나눠 각 칸의 상태를 보여준다는 뜻이다.
지역 예보를 다듬기 위해 약 5000개 METAR 관측소와 2024년 기준 약 1만5000개 Mesonet 관측소, 선박·부이의 ICOADS 자료도 학습에 활용했다. 관측소가 드문 지역에서 생길 수 있는 편향을 줄이려고 시간당 2000개의 가상 관측점도 추가했다. 학습에 쓰지 않은 관측소 평가에서 지상 2m 기온의 CRPS는 초기 예보기간 기준 웨더넥스트 2보다 최대 30%, 유럽중기예보센터의 앙상블 예보보다 최대 40% 낮았다. 예측 오차와 불확실성을 함께 평가하는 이 지표에서 10m 풍속도 약 5% 개선됐다.
강수 학습에는 미국항공우주국의 IMERG 위성 강수 자료와 전 지구 강수 재분석 자료가 쓰였다. 다만 공개된 논문에서 비교 기준과 평가 표본이 확인되지 않은 ‘하루 이상 뒤 강수 정확도 최대 50% 향상’ 수치는 판단 근거가 제한적이어서 성능을 해석할 때 구분할 필요가 있다.
산업 활용에서는 풍력터빈 높이와 비슷한 지상 100m의 풍속, 고해상도 구름양과 지표면 일사량을 별도로 예측한다. 풍속은 풍력발전량, 구름과 일사량은 태양광발전량 산정의 입력값이 될 수 있다. 국제에너지기구는 세계 전력에서 재생에너지가 차지하는 비중이 2025년 33%에서 2027년 37%로 높아질 것으로 전망하며 전력망 현대화와 유연성 확충을 강조했다. 기상예측이 정밀해져도 전력망 안정성은 저장장치, 수요반응, 송전망, 시장설계와 함께 좌우된다는 의미다.
구글은 모델을 검색과 제미나이 앱, 지도, 웨더 API, 어스 엔진 등에 순차 적용하고 빅쿼리와 클라우드 스토리지에서도 데이터를 제공한다. 세계기상기구는 AI를 국제 기상 관측·처리·예보 체계에 통합하는 방향을 승인했지만, 생명과 재산에 관련된 공식 경보 권한은 국가 기상기관에 있다고 재확인했다. AI 예보는 활용 범위를 넓히는 도구이지 공식 경보를 대신하는 체계는 아니라는 선을 분명히 한 것이다.
자료: Google DeepMind, Google Research, Google for Developers, arXiv, 유럽중기예보센터(ECMWF), 세계기상기구(WMO), 국제에너지기구(IEA), 미국항공우주국(NASA) GPM, 미국해양대기청(NOAA)·NCEP·NSSL