슈퍼컴퓨터 없이도 폭풍 예보 정확도 높이는 AI

브라질 상파울루대학교에서 개발한 AI 도구가 시험에서 단기 폭풍 예보 성능을 개선해, 기존 방식 대비 오경보를 70% 가까이 줄였다. TITAN-LSTM이라는 이 도구는 최대 30분 뒤의 폭풍 이동 경로, 강우 영역, 강우 강도를 예측하며 5분마다 갱신한다.

이 도구는 기존 레이더 추적 소프트웨어에 시간에 따른 폭풍의 변화를 학습하는 AI를 결합한다. 레이더 영상 전체를 처리하는 대신, 각 폭풍의 크기와 속도, 강우 강도 등을 나타내는 수치 정보를 활용한다. 이처럼 연산 부담이 적어 일반 노트북에서도 실행할 수 있다.

연구진은 2016년부터 2019년까지 상파울루 인근에서 수집한 레이더 관측 자료를 사용했다. 추적된 폭풍 3만 2,000개 이상 가운데 발달 과정 전체를 살펴볼 수 있는 439개를 선정해, 307개는 AI 학습에 사용하고 132개는 시험용으로 따로 남겨 뒀다. 연구 결과는 지구물리학 연구 저널: 머신러닝과 계산에 발표됐다.

중요한 한계도 있다. 현재 이 도구는 다른 폭풍과 합쳐지거나 갈라지지 않는 폭풍만 처리하며, 예측 시점이 멀어질수록 불확실성이 커진다. 연구진은 현재 더 복잡한 폭풍을 다루는 작업을 진행하고 있으며, 재난 경보를 담당하는 기관에 예보를 제공하기 위해 다른 레이더에도 시스템을 적용할 수 있기를 기대하고 있다.