MicroSoft가 세계 날씨 및 대기 오염을 단 1분만에 예측하는 초고속 AI「Aurora」발표

AI의 발달로 과거에는 슈퍼컴퓨터를 장시간 가동해 온 일기예보가 단시간에 고정밀도로 이루어질 수 있게 되고 있습니다. 그런 가운데, Microsoft가 일기 예보와 동시에 대기 오염을 순간적으로 예측할 수 있는 AI 모델  「Aurora」 를 발표했습니다.

Introducing Aurora: The first large-scale foundation model of the atmosphere - Microsoft Research
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-aurora-the-first-large-scale-foundation-model-of-the-atmosphere/


「키아란」 의 상정 외의 파괴력은, 영국이나 프랑스를 중심으로 한 지역에 깊은 상흔을 남기면서, 기존 기상 예측 모델의 한계를 보여주었습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Microsoft는 방대한 대기 데이터를 신속하게 분석할 수 있는 AI인 'Aurora'를 개발했습니다. Aurora는 100만 시간을 넘는 다양한 기상 데이터 및 기후 시뮬레이션으로 훈련된 파라미터 수 13억 기반 모델로 10일간의 세계 일기 예보를 1분 이내에 해낼 수 있다는 것.

Aurora는 또한 현행 최첨단 수치예보 모델인 통합예보시스템(IFS)에 비해 약 5000배의 계산속도를 자랑한다는 것 외에 정밀도와 효율성, 응용성도 뛰어나 기온과 풍속 및 대기 오염, 온실 가스의 농도 등 대기 상태를 나타내는 다양한 변수를 예측할 수 있습니다.

다음은 대기 오염의 지표가 되는  「대기 중의 전체 이산화질소량」 을 Aurora로 예측(위)한 것과 유럽 중기 예보 센터(ECMWF)가 운용하고 있는 코페르니쿠스 대기 감시 서비스(CAMS)의 데이터(아래)를 비교한 것입니다. 이산화질소는 동아시아의 인구밀집지에 편재하는 경향이 있지만, 오로라는 이러한 오염물질의 국지적 분포와 세계적 분포를 모두 정확하게 파악할 수 있었습니다.

또한 다음은 CAMS에 대한 Aurora의 제곱 평균 제곱근 오차(RMSE)를 나타낸 것으로, 음의 값(청색)일수록 Aurora가 우수함을 의미합니다. 일산화탄소(CO)와 일산화질소(NO) 등 다양한 지표에서 Aurora는 타깃의 74%에서 CAMS와 동등 이상의 성능을 보였습니다.

Microsoft Research AI for Science의 AI 연구자인 패리스 페르디카리스 씨의 검증에 따르면 Aurora는 주요 대기 오염 지표(일산화탄소, 산화질소, 이산화질소, 이산화황, 오존, 미립자)에서 5일간의 세계적인 움직임을 1분 이내에 예측할 수 있었다는 것. 게다가 이 예측은 CAMS에 비해 자릿수 차이가 적은 계산 비용으로 실현되었습니다.