Google DeepMind와 Google Research는 목요일에 WeatherNext 3를 출시하여 회사가 구축한 가장 진보되고 정확한 글로벌 기상 AI 모델이라고 설명했습니다. 새로운 시스템은 6시간마다가 아닌 매 시간마다 새로운 예측을 생성하고 5km 그리드에서 온도 및 습도와 같은 주요 표면 변수를 해결합니다. Google에 따르면 이 그림은 이전 버전인 WeatherNext 2보다 약 5배 더 선명합니다.

대부분의 모델 출시와는 달리, 이 제품은 이미 수십억 명이 사용하는 제품에 포함되어 있습니다. Google에 따르면 WeatherNext 3는 이제 검색, Gemini, 지도, Google Maps Platform 및 Google Cloud에서 날씨 결과를 제공합니다. 최신 AI 뉴스 및 연구 추종자들에게 일기 예보는 조용히 기계 학습의 가장 상업적으로 성공적인 개척지 중 하나가 되었습니다. 여기서 AI 시스템은 더 이상 연구 데모가 아니라 일상적인 답변을 뒷받침하는 기본 엔진입니다.

해상도가 5배 향상되었습니다.

예측의 유용성은 모델이 공간과 시간을 얼마나 세밀하게 해결하는지에 따라 결정되는 경우가 많습니다. WeatherNext 3는 다양한 공간 해상도로 시간별 예측을 생성합니다. 표면 온도와 습도는 5km, 기타 표면 변수는 10km, 풍속과 같은 대기 변수는 25km에서 렌더링됩니다.

이에 비해 WeatherNext 2는 6시간 단위로 25km 그리드에 대한 예측을 생성했습니다. 발표와 함께 발표된 비교에서, 영국에 대한 새 모델의 2미터 온도 예측은 복잡한 지역 지형을 해결하여 기존 그리드에서 생성된 픽셀화되고 과도하게 부드러운 열 표현을 피했습니다.

단순한 시뮬레이션이 아닌 실시간 위성에서 학습

더 깊은 변화는 모델이 학습하는 것입니다. WeatherNext 2를 포함한 대부분의 AI 기상 모델은 수십 년 동안 운영 기상학의 기반이 되어온 슈퍼컴퓨터 기반 물리 시뮬레이션인 수치 기상 예측(NWP)의 출력을 바탕으로 훈련됩니다. 이러한 시뮬레이션에는 6시간의 데이터 지연이 발생하여 비나 표면 온도와 같이 빠르게 변화하는 변수에 편향이 발생합니다.

WeatherNext 3는 다른 경로를 사용합니다. 이는 전통적인 과거 분석과 함께 매 시간마다 새로 고쳐지는 글로벌 정지궤도 위성 이미지의 라이브 모자이크를 수집하고 두 가지를 단일 FGN(Functional Generative Network), 즉 조밀한 격자 필드, 개별 사이클론 트랙 및 관측소 수준 예측을 기본적으로 출력하는 메시 변환기 아키텍처에 공급합니다. 모든 시간별 예측은 가장 최근의 위성 관측에 기반을 두고 있기 때문에 Google은 이 모델이 빠르게 변화하는 날씨를 훨씬 더 정밀하게 추적할 수 있으며 강수량이 가장 크게 증가한다고 말합니다. 이는 사람들이 실제로 하루를 계획하는 비와 눈 예측입니다.

그리드 셀에서 사이클론 트랙까지

FGN의 출력은 단일 모델에 대해 눈에 띄게 다양합니다. 그리드 필드 외에도 사후 처리된 추가 기능이 아닌 일류 예측으로 개별 사이클론 트랙과 희소 관측소 수준 좌표를 내보냅니다. 이는 추적 오류가 대피 결정으로 직접 이어지는 허리케인과 태풍을 모니터링하는 예보관에게 중요합니다. Google의 이전 WeatherNext 세대는 지난 8월 열대 저기압 예측의 획기적인 발전으로 주목을 받았으며, 새로운 아키텍처는 해당 작업 라인을 확장합니다.

예측이 표시되는 위치

Google은 검색, Gemini, 지도, Google 지도 플랫폼 및 클라우드 전반에 걸쳐 WeatherNext 3를 출시하고 있습니다. 또한 이 회사는 전문 사용자를 겨냥한 두 가지 추가 사항, 즉 보다 정확한 강수량 예측과 새로운 청정 에너지 변수, 풍력 및 태양열 사업자가 시간별 대기 변화를 계획하는 재생 에너지 부문을 위해 설계된 출력을 강조했습니다.

기업은 Google Cloud를 통해 예측을 통합할 수 있습니다. Google Cloud는 WeatherNext 3를 소비자 기능뿐만 아니라 농업 회사, 물류 회사, 그리드 운영자가 직접 구축할 수 있는 데이터 제품으로 자리매김할 수 있도록 해줍니다.

정확성 주장이 측정된 방법

WeatherNext 3가 현재까지 가장 정확한 글로벌 기상 모델이라는 Google의 주장은 내부 테스트뿐만 아니라 예측 시스템의 지속적인 벤치마크를 실행하는 날씨 AI 회사인 Brightband가 실시한 독립적인 실시간 평가에 근거합니다. 제3자 평가를 요청하는 것은 Google 과학 모델의 패턴이 되고 있으며, AI 일기예보가 실제 조건이 아닌 선별된 역사적 세트에 대한 결과를 보고한다는 오랜 비판을 해결합니다.

이것이 우산 앱 이상으로 중요한 이유

Google의 발표는 날씨를 우산 잡기부터 농업, 글로벌 공급망, 청정 에너지 생산 및 국가 경제 전반에 파급되는 폭염과 가뭄 관리에 이르기까지 모든 규모의 결정에 대한 입력으로 삼습니다. Google에 따르면 최근 몇 년 동안 AI 예측가는 정확성을 유지하면서 기존 방법보다 더 빠르게 예측을 생성함으로써 해당 파이프라인에서 입지를 확보했습니다.

경쟁 구도도 가열되고 있다. 기상청과 기술 회사 모두 최근 몇 년 동안 AI 예측 시스템을 출시했으며, 시간별 위성 기반 예측은 모든 시스템에 대한 기준을 높였습니다. 내년에 대한 질문은 국가 기상청이 WeatherNext 3와 같은 모델을 실험적인 보충 자료가 아닌 기본 소스로 취급하기 시작할지 여부와 Google의 시간별 흐름이 업계의 새로운 기준이 될지 여부입니다.

---

AI보다 앞서 나가세요

최신 AI 뉴스, 분석, 획기적인 소식을 모두 한 곳에서 받아보세요.

AI 뉴스 자세히 보기 →