Google DeepMind가 기상 예측 AI 「GraphCast」를 발표했습니다. 10일간의 날씨를 예측하는 경우, 기존의 기상 예측 시스템에서는 슈퍼 컴퓨터를 몇 시간씩 가동할 필요가 있었습니다만, GraphCast에서는 1대의 머신을 1분 가동하는 것만으로도 기존의 예측 시스템을 넘는 고정밀도 예측이 가능하다고 합니다.
Learning skillful medium-range global weather forecasting | Science
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi2336
GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting - Google DeepMind
https://deepmind.google/
Google DeepMind
Artificial intelligence could be one of humanity’s most useful inventions. We research and build safe artificial intelligence systems. We're committed to solving intelligence, to advance science and benefit humanity.
deepmind.google
전통적인 일기 예보 시스템은 기온 및 기압과 같은 관측 데이터를 기반으로 미래의 기상을 예측하는 수치 일기예보(NWP)라고 불리는 수법을 이용하고 있습니다. 그러나 NWP에는 "계산 알고리즘 구축에는 전문 지식이 필요", "계산을 실행하기 위해서는 슈퍼 컴퓨터 등 매우 비용이 많이 드는 계산 리소스가 필요"라는 문제가 있습니다.
Google DeepMind가 개발한 GraphCast는 유럽 중기 기상 예보 센터(ECMWF)가 공개하고 있는 기상 관측 데이터 세트 ERA5에 포함된 지난 40년간의 기상 관측 데이터를 학습하고 있어, 향후 기상 상황을 빠르고 정밀하게 예측할 수 있습니다. ECMWF의 10일간 대기 예측 모델 「HRES」로 기상을 예측하려면 수백 대의 머신으로 구축된 슈퍼 컴퓨터를 몇 시간 가동해야 합니다만, GraphCast에서는 Google제 AI 특화 프로세서 「TPU v4」를 단 1분간 가동하는 것만으로도 예측이 가능합니다.
엄청나...
GraphCast는 지구를 위도 0.25도 × 경도 0.25도마다 분해하여 기상을 예측 가능합니다. GraphCast를 이용해 10일간의 기상을 예측한 데모 영상입니다.
A selection of GraphCast's predictions rolling across 10 days - YouTube
Google DeepMind가 GraphCast와 HRES의 기상 예측 정밀도를 1380의 평가 변수로 비교한 결과, 90.3%의 변수로 GraphCast 쪽이 고정밀도인 것으로 나타났다는 것. 게다가 기상 예측에 있어서 중요한 고도 6~20km의 예측에 한정하면 99.7%의 변수로 GraphCast 쪽이 고정밀도인 것이 나타났습니다.
아래 그래프는 GraphCast(청색 선)와 HRES(흑선)에 의한 허리케인 진로 예측 정밀도를 나타낸 것으로, 가로축이 예측일로부터 세는 일수, 세로축이 실제 진로와의 어긋남을 나타내고 있습니다. 그래프를 보시면, GraphCast 쪽이 진로 예측과 실제의 진로의 어긋남이 작다는 것을 알 수 있습니다.
또한 Google DeepMind는 ECMWF와 협력하여 GraphCast를 이용한 10일간의 날씨 예측을 열람할 수 있는 데모 페이지를 공개하고 있습니다.
개꿀개꿀
ECMWF | Charts
https://charts.ecmwf.int/products/graphcast_medium-mslp-wind850
또한 GraphCast 학습에 사용한 코드도 GitHub에 공개되어 있습니다.
GitHub - google-deepmind/graphcast
https://github.com/google-deepmind/graphcast
GitHub - google-deepmind/graphcast
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github.com
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