구글 ‘웨더넥스트 3’ 공개…위성 자료로 매시간 15일 날씨 예측

인공지능이 수 시간 전의 분석장에만 의존하지 않고 약 1시간 전에 들어온 위성 관측까지 반영해 세계 날씨를 매시간 다시 계산하는 길이 열렸다. 구글 딥마인드와 구글 리서치는 3일 실시간 위성 자료를 학습해 15일 예보를 생성하는 글로벌 인공지능 기상예측 모델 ‘웨더넥스트 3’를 공개했다.

웨더넥스트 3는 한 번에 하나의 미래만 제시하지 않는다. 서로 다른 가능성을 계산한 64개 앙상블, 즉 64개의 예측 묶음을 만들어 날씨의 불확실성을 함께 살핀다. 입력에는 약 1시간 지연으로 제공되는 0.1도 해상도·11채널 정지궤도 위성 모자이크가 사용된다. 기존 글로벌 AI 기상모델이 주로 수치예보모델이 만든 격자형 분석장을 모방했다면, 이번 모델은 분석장에 저지연 위성 영상과 관측소, 열대저기압, 위성 강수 관측을 함께 넣었다.

이 차이는 예보를 시작하는 시점과 관련이 있다. 기존 분석장은 생산하고 배포하는 과정 때문에 실제 최신 대기 상태보다 6~12시간 뒤처질 수 있다. 웨더넥스트 3는 매시간 새로운 자료로 초기화해 6시간마다 초기화하는 방식보다 강수 예측의 실질적인 선행시간을 2~3시간 늘렸다. 자료를 모델에 넣는 과정인 자료동화와 미래 상태 예측, 관측소별 보정을 하나의 모델 안에서 결합하려는 시도다.

출력 해상도는 변수마다 다르다. 지상 관측을 바탕으로 한 기온과 이슬점은 0.05도, 약 5km 간격으로 제공된다. 일반 지표면 변수는 0.1도, 약 10km이며 상층 대기장은 0.25도, 약 25km다. 따라서 모든 예측값이 5km 해상도라고 보기는 어렵다.

학습에는 공항 중심의 기상관측망인 METAR 약 5천 곳과 2024년 기준 지역 관측망 Mesonet 약 1만5천 곳 등의 자료가 쓰였다. 연구진은 관측소의 5%를 학습에서 제외하고, 모델이 접하지 않은 장소에서도 성능을 유지하는지 검증했다. 이 미학습 관측소 평가에서 단기 2m 기온의 CRPS는 웨더넥스트 2보다 최대 30%, 유럽중기예보센터의 앙상블 예측보다 최대 40% 개선됐다. CRPS는 확률예보와 실제 관측의 차이를 재는 오차 지표로, 수치가 낮을수록 예측이 관측에 가까움을 뜻한다. 단기 10m 풍속 CRPS도 5% 감소했다.

중상층 대기의 중기예보 성능은 웨더넥스트 2보다 약 5% 개선됐다. 같은 정확도에 약 6시간 먼저 도달했다는 의미다. 강수 성능은 위성 기반 NASA IMERG, 미국 국립해양대기청의 MRMS, 우량계 자료로 비교했다. 다만 IMERG는 학습 목표에도 포함돼 완전히 독립적인 검증자료는 아니며, MRMS는 미국 본토 중심이고 우량계는 지역별 분포가 고르지 않다는 한계가 있다.

AI 기상예보의 운영 적용은 이미 진행되고 있다. 유럽중기예보센터는 2025년 AIFS를 운영화했고, 미국 국립해양대기청은 같은 해 12월 AIGFS·AIGEFS·하이브리드 HGEFS를 배치했다. 세계기상기구도 2025년 AI 행동계획을 채택해 예보 처리 체계와 조기경보 체계에 AI를 통합하되, 공공 경보의 권위는 각국 기상·수문기관에 있다고 재확인했다. 웨더넥스트 3 역시 공식 특보나 안전 경보가 아닌 실험적 자동 예측이다. 빠른 갱신과 세밀한 지상 예측이 강점이지만, 실제 재난 대응에서는 국가 기관의 공식 경보를 따라야 한다.

자료: Google DeepMind, Google Research, Brightband, 유럽중기예보센터(ECMWF), 미국 국립해양대기청(NOAA), 세계기상기구(WMO)