Google DeepMind WeatherNext 3 출시

Google DeepMind와 Google Research는 실시간 위성 관측 데이터를 통합하여 시간 단위의 고해상도 예보를 제공하는 글로벌 기상 AI 모델인 WeatherNext 3를 선보였습니다. 이 모델은 일반적으로 6시간의 데이터 지연이 발생하는 수치 예보 모델(NWP) 시뮬레이션에만 의존하는 대신, 실시간 관측 데이터로부터 직접 학습함으로써 기존 AI 기상 모델로부터의 중대한 변화를 나타냅니다.

고해상도 공간 및 시간적 예보

WeatherNext 3는 이전 모델인 WeatherNext 2보다 약 5배 더 선명한 글로벌 기상 상황을 제공합니다. 이 모델은 전 지구적 패턴부터 국지적 지형까지 물리적 일관성을 유지하기 위해 다양한 공간 해상도로 시간 단위 예보를 생성합니다:

  • 5-kilometer 해상도: 온도 및 습도와 같은 주요 지표면 변수에 사용됩니다.
  • 10-kilometer 해상도: 기타 지표면 변수에 사용됩니다.
  • 25-kilometer 해상도: 풍속을 포함한 대기 변수에 사용됩니다.

이와 대조적으로, WeatherNext 2는 6시간 간격의 25-kilometer 그리드에서 작동했습니다. 새로운 아키텍처는 실시간 1시간 단위 정지 궤도 위성 모자이크와 과거 분석 데이터를 입력하여 조밀한 그리드 필드, 이산적 사이클론 경로, 그리고 고유한 스테이션 레벨의 희소 좌표를 출력하는 Functional Generative Network (FGN) mesh transformer를 활용합니다.

실세계 관측 데이터의 통합

전통적인 NWP 모델의 6시간 지연과 관련된 편향을 제거하기 위해, WeatherNext 3는 실시간 글로벌 정지 궤도 위성 데이터 모자이크를 입력받습니다. 이를 통해 가장 최근의 관측 데이터에 기반하여 매시간 새로운 예보를 생성할 수 있습니다.

또한, 이 모델은 희소 기상 스테이션 관측 데이터로 직접 학습합니다. 이러한 접근 방식은 5-kilometer 그리드가 해안가, 계곡 또는 산맥 근처 지역의 지형과 같은 지역적 세부 사항을 고려할 수 있게 합니다. 이 기능은 고해상도 예보가 기존의 지역 모델의 슈퍼컴퓨팅 비용 문제로 인해 제한적이었던 아프리카, 라틴 아메리카, 아시아-태평양 지역에 특히 유익합니다.

강수량 예측 정확도에서의 돌파구

WeatherNext 3는 NASA의 위성 기반 Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) 및 위성 레이더 기반의 독점적 글로벌 강수 재분석 데이터를 포함한 두 가지 고품질 데이터 소스를 사용하여 학습함으로써, AI가 흔히 겪는 강수량 예측의 어려움을 해결합니다.

중기 글로벌 예보에 대한 베이스라인과의 비교 평가 결과, Continuous Ranked Probability Score (CRPS)에서 상당한 개선이 나타났습니다:

  • IMERG 대비 최대 60% 개선
  • MRMS 대비 30% 개선
  • 초기 예보 시간대에서의 우량계 측정값 대비 10% 개선

청정 에너지 및 생태계 통합

WeatherNext 3는 전력망 운영자와 개발자가 발전량과 소비자 수요를 일치시킬 수 있도록 지원하기 위해 재생 에너지 생산을 위해 설계된 특정 변수를 도입합니다:

  • 100-meter 풍속: 풍력 에너지 출력을 위해 터빈 높이에서 예측됩니다.
  • 구름 양 및 일사량 수준: 태양광 발전소가 지면 레벨의 조도를도를 추정하는 데 도움이 되는 고해상도 데이터입니다.

이 모델은 Google Search, Gemini app, Google Maps, Google Maps Platform Weather API, Google Earth Engine을 포함한 Google 생태계 전반에 걸쳐 통합되고 있습니다. 하루 이상의 기간을 계획하는 사용자들에게는, 특히 과거에 서비스가 부족했던 지역에서 최대 50% 더 정확한 강수량 예보를를 제공하게 됩니다.

Sources