NASA·IBM, 태양 물리 AI 모델 '수리야' 공개…플레어 2시간 전 예측

수리야(Surya)는 NASA와 IBM이 협력해 개발한 오픈소스 태양 물리 기초 AI 모델입니다. 방대한 태양 관측 데이터를 직접 분석해 우주 날씨를 예측할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 목적은 사전 경보입니다. 강력한 태양 분출로 인한 인공위성 통신 두절, 전력망 과부하, 저궤도 위성의 궤도 이탈 위험을 과학자와 위성 운용사가 미리 파악할 수 있도록 돕습니다.

무엇을 할 수 있나

수리야의 핵심 기능은 태양 플레어 예측입니다. 단순한 수치 계산에 그치지 않고, 앞으로 2시간 동안 일어날 태양 플레어의 시각적 전개 과정을 직접 생성해 냅니다.

초기 벤치마크 평가에서 수리야는 기존 예측 모델의 기준 성능을 16% 앞섰습니다. 예측이 까다롭기로 유명한 태양 물리 분야에서 주목할 만한 성과입니다.

플레어 예측 외에도 태양 표면의 활동 영역 추적, 태양풍 속도 예측, 태양 자외선 방출이 지구 상층 대기에 미치는 영향 분석 등을 수행할 수 있습니다.

또한 유럽우주국(ESA)과 NASA의 합작 탐사선 SOHO, 파커 태양 탐사선 등 다른 관측 장비의 데이터를 통합 처리하는 구조도 갖췄습니다.

어떻게 작동하나

수리야는 NASA 태양활동관측위성(SDO)이 기록한 9년치 관측 데이터를 바탕으로 학습되었습니다.

2010년 발사된 SDO는 12초마다 여러 파장의 태양 이미지와 정밀한 자기장 데이터를 수집해 왔습니다. 태양 주기 전체를 아우르는 이 안정적인 데이터 덕분에 AI가 미세한 변화 패턴까지 학습할 수 있었습니다.

구조적으로는 기초 모델 방식을 택했습니다. 사람이 일일이 라벨링한 데이터가 아니라 가공되지 않은 태양 관측 원천 데이터에서 물리적 특징을 직접 스스로 학습합니다.

학습 인프라는 미국 국립과학재단(NSF)과 엔비디아(NVIDIA)의 컴퓨팅 자원이 투입된 NAIRR 파일럿 프로그램의 지원을 받았습니다.

어디서 어떻게 써볼 수 있나

NASA와 IBM은 모델과 코드를 모두 오픈소스로 공개했습니다.

모델 가중치는 허깅페이스(Hugging Face)에서 내려받을 수 있으며, 소스 코드는 깃허브(GitHub)에 공개되어 있습니다. 학습에 쓰인 데이터셋 역시 온라인에서 누구나 자유롭게 이용할 수 있습니다.

우주 과학, 대기 물리, AI 응용 분야의 개발자나 연구자라면 리포지토리를 클론해 하류 작업에 맞게 미세조정해 볼 수 있습니다.

왜 중요한가

우리는 수리야의 등장이 과학용 기초 AI가 텍스트나 일상 이미지를 넘어 심층 우주 물리 영역으로 확장되었음을 보여주는 중요한 사례라고 봅니다. 연구팀마다 페타바이트 규모의 위성 데이터를 처음부터 가공할 필요 없이 사전 학습된 오픈소스 모델을 출발점으로 삼을 수 있게 되었습니다.

위성 군집 운용사나 우주 기상 연구자라면 즉시 도입을 검토해 볼 가치가 충분합니다. 다만 2시간 전 시각 예측 결과를 실제 통신망이나 위성 궤도 방어 시스템에 완전 자동화해 연동하기까지는 극단적인 태양 폭풍 상황에서의 추가 검증이 필요해 보입니다.