기상 예보는 우리의 일상적 결정부터 글로벌 공급망, 항공 노선까지 영향을 미칩니다. Google이 그동안 실험실에서 개발해온 AI 기상 예측 모델 WeatherNext 2를 이제 검색, 지도, Gemini 같은 실제 제품에 본격적으로 적용합니다. 슈퍼컴퓨터로 몇 시간 걸리던 예측을 1분 만에 수백 가지 시나리오로 생성할 수 있다는 점이 핵심입니다.

Google DeepMind와 Google Research가 발표한 이번 글은 WeatherNext 2가 어떻게 기존 물리 기반 모델보다 8배 빠르게 예측하고, 시간 단위까지 세밀한 예보를 제공하는지 설명합니다. 특히 “실험 단계를 벗어나 사용자 손에 직접 전달한다”는 표현에서 AI 기상 예측의 실용화 시점이 도래했음을 알 수 있습니다.

출처: WeatherNext 2: Google DeepMind’s most advanced forecasting model – Google DeepMind Blog

1분 vs 몇 시간: 속도의 혁신

WeatherNext 2는 TPU 칩 1개로 1분 이내에 수백 가지 가능한 기상 시나리오를 생성합니다. 기존 물리 기반 모델이 슈퍼컴퓨터를 사용해 몇 시간씩 걸리던 작업이죠. 이전 WeatherNext 모델과 비교해도 99.9%의 변수(온도, 풍속, 습도 등)와 예측 기간(0-15일)에서 더 나은 성능을 보입니다.

물리 기반 모델은 대기의 복잡한 물리 법칙을 재현하려 하기 때문에 계산이 무겁습니다. 반면 AI 모델은 과거 기상 데이터에서 패턴을 학습해 미래를 예측하는 방식이라 훨씬 가볍고 빠르죠. WeatherNext 2는 시간 단위 예보까지 가능해서 에너지, 농업, 물류처럼 정밀한 기상 정보가 필요한 산업에 특히 유용합니다.

노이즈를 주입해 다양성 확보: FGN 기술

WeatherNext 2의 핵심은 “Functional Generative Network(FGN)”라는 새로운 AI 모델링 기법입니다. 기존 AI 기상 모델은 하나의 예측을 만들기 위해 여러 번 반복 처리를 해야 했습니다. FGN은 모델 구조 안에 직접 ‘노이즈'(의도적인 무작위성)를 주입해서, 한 번의 입력으로 물리적으로 현실적이면서도 서로 다른 여러 예측을 동시에 생성합니다.

마치 같은 출발점에서 시작해도 조금씩 다른 경로를 그리는 여러 개의 가능한 미래를 보는 것과 비슷합니다. 기상 예보에서 최악의 시나리오를 미리 파악하는 것이 중요한데, FGN 덕분에 “만약 이렇게 되면 어떻게 될까?”라는 질문에 대한 답을 수백 가지나 빠르게 얻을 수 있습니다.

흥미로운 점은 모델이 개별 기상 요소(특정 지점의 온도, 특정 고도의 풍속 등)만 학습하지만, 그것들이 어떻게 연결되는지까지 스스로 파악한다는 겁니다. 이를 통해 고온 영향을 받을 전체 지역이나 풍력 발전 단지의 예상 출력량처럼 복잡하고 상호 연결된 시스템을 예측할 수 있죠.

실험실을 벗어나 일상 제품으로

Google은 WeatherNext 2를 검색, Gemini, Pixel Weather, Google Maps Platform의 Weather API에 적용했습니다. 앞으로 몇 주 내에 Google Maps에도 반영될 예정입니다. 개발자와 기업을 위해서는 Earth Engine과 BigQuery에서 예측 데이터를 제공하고, Google Cloud의 Vertex AI에서 커스텀 모델 추론을 위한 얼리 액세스 프로그램도 시작했습니다.

Google DeepMind의 Peter Battaglia는 “우리는 이제 실험이라는 꼬리표를 떼고, 예측이 정말 효과적이고 유용하다는 확신을 가지고 사용자들에게 직접 전달하고 있다”고 밝혔습니다. 에너지, 농업, 운송, 물류 등 다양한 산업이 시간 단위 예보에 관심을 보이고 있다고 합니다.

AI 기상 예측의 경쟁 구도

Google만 AI 기상 예측에 뛰어든 건 아닙니다. 유럽중기예보센터(ECMWF), Nvidia, Huawei 등도 각자의 AI 기상 모델을 개발하고 있습니다. Google의 AI 기상 모델은 지금까지 꽤 정확한 것으로 입증됐고, 특히 첫 허리케인 시즌 동안 좋은 성과를 보였다고 평가받습니다.

WeatherNext 2의 실용화는 AI 기상 예측이 더 이상 연구 단계가 아니라 실제 비즈니스와 일상에 영향을 미치는 기술로 자리잡고 있다는 신호입니다. 더 빠르고, 더 다양한 시나리오를 제공하는 AI 모델들이 앞으로 기상 예보의 표준이 될 수 있을지 지켜볼 만합니다.

참고자료: Google updates its weather forecasts with a new AI model – The Verge

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