구글 딥마인드, 1분 안에 10일치 날씨 예측하는 AI '그래프캐스트' 공개

그래프캐스트(GraphCast)는 구글 딥마인드가 오픈소스로 공개한 글로벌 중기 기상 예측 AI 모델이다. 단 한 대의 구글 TPU v4 머신에서 단 1분 만에 향후 10일 치 전 지구 고해상도 날씨 예보를 뽑아낸다.

사이언스(Science)지에 실린 논문에 따르면, 기상 업계의 최고 표준으로 통하는 유럽중기예보센터(ECMWF)의 고해상도 예측 시스템 HRES와의 비교 평가에서 1380개 테스트 변수 및 예보 시점의 90% 이상에서 HRES를 앞섰다. 지표면 날씨에 직접적인 영향을 미치는 고도 6~20km의 대류류권으로 한정하면 99.7%의 변수에서 더 우수한 정확도를 기록했다.

무엇을 할 수 있나

그래프캐스트는 지구 표면을 위경도 0.25도 단위로 쪼갠다. 적도 기준 약 28km x 28km 크기로, 전 지구에 걸쳐 100만 개 이상의 격자점을 커버하는 해상도다.

각 격자점마다 온도, 풍속, 풍향, 해수면 기압 등 5개 지표면 변수와 고도별 37개 층에서 비습, 기온, 바람 등 6개 대기 변수를 동시에 예측한다.

단순 날씨뿐 아니라 극한 기후 예측에서도 뛰어난 능력을 보인다. 극한 기후를 따로 학습하지 않았음에도 단순 사이클론 추적 알고리즘을 얹었을 때 기존 물리 시뮬레이션보다 태풍 경로를 훨씬 정확하게 맞혔다.

실제로 2023년 9월 ECMWF 웹사이트에서 진행된 실시간 테스트에서 허리케인 리(Lee)가 캐나다 노바스코샤에 상륙할 것을 약 9일 전에 예측했다. 기존 전통 모델이 상륙 6일 전쯤에야 경로를 확정했던 것과 비교하면 3일가량 경고 시점을 앞당긴 셈이다.

이 밖에도 홍수를 유발하는 대기천(atmospheric rivers)의 강도를 분석하고, 특정 지역의 기온이 과거 최고치를 경신할 시점을 미리 짚어내는 열파 예측도 가능하다.

원리와 하드웨어 사양

기존 수치예보(NWP)는 물리 방정식을 슈퍼컴퓨터 수백 대에서 몇 시간씩 돌려 계산해야 했다. 정확하지만 엄청난 컴퓨팅 비용과 시간이 든다.

그래프캐스트는 공간 구조 데이터를 다루는 데 특화된 그래프 신경망(GNN)을 기반으로 방향을 틀었다. ECMWF의 40년 치 기상 재분석 데이터셋(ERA5)을 학습해 지구 대기가 어떻게 변화하는지 인과관계를 스스로 익혔다.

학습에는 막대한 컴퓨팅 파워가 쓰였지만, 추론은 놀라울 정도로 가볍다. 10일 치 예보를 계산하는 데 단 한 대의 TPU v4로 1분도 채 걸리지 않는다.

현재 딥마인드는 모델 코드를 오픈소스로 공개했으며, ECMWF는 웹사이트에서 실시간 테스트 버전을 운영하고 있다.

왜 중요한가

기상 연구진이나 재난 방재 기관, 재생에너지 및 물류 기업에게 그래프캐스트는 데이터 기반 AI가 수십 년간 발전해 온 물리 역학 시뮬레이션을 실효성 있게 압도할 수 있음을 입증한 사례다. 국가급 슈퍼컴퓨터 센터가 독점하던 전 지구 예보 연산을 클라우드 칩 한 장으로 처리할 수 있게 됐다.

물론 전통 기상학이 쓸모없어진 것은 아니다. 그래프캐스트의 학습 데이터 자체가 기존 물리 모델을 바탕으로 완성된 ERA5 데이터셋이기 때문이다. 현실적인 방향은 물리 모델이 관측 데이터를 보정하고, AI가 초고속으로 예측을 수행하는 하이브리드 체제가 될 것이다. 코드가 공개되어 있으므로 기상 도메인을 다루는 개발자와 연구팀이라면 지금 당장 검토해 볼 가치가 충분하다.