[비즈니스포스트] 최근 몇 년 동안 기후변화로 인한 이상기후 예측에 어려움이 가중되고 있다.

이에 인공지능(AI)을 기반으로 한 예측 모델이 대안으로 주목받고 있는데 아직은 기존의 예측 모델이 가진 문제를 모두 보완하기에는 부족한 점이 많다는 지적이 나온다.

31일 국제기관과 학계 발표 등을 종합하면 기후변화와 및 이상기후 예측 분야에 인공지능(AI) 기반 예보 모델을 활용하는 사례가 늘고 있다.

AI 기반 모델은 기존에 기상학계에서 사용되던 재래식 물리 모델보다 빠르고 정확하게 기후변화 영향을 측정할 수 있다는 평가를 받고 있다.

세계기상기구(WMO)도 효용성을 인정하고 AI 모델을 기후변화 예측 분야에 전면적으로 적용할 수 있는 방안을 연구해야 한다고 보고 있다.

이에 다음달 9일 아랍에미리트 아부다비에서 AI기술을 기후 및 기상 예측 분야에 통합하기 위한 방안을 탐구하는 콘퍼런스를 개최한다.

세계기상기구는 공식성명을 통해 "최근 민간 기업 주도로 AI와 기계학습 방식을 활용하는 예측 체계가 예보 분야에서 핵심 기술로 떠오르고 있다"며 "이와 같은 새로운 접근법의 연구 및 실용화는 향후 10년 동안 더욱 가속화될 것으로 예상되고 공공부문에서 생산된 데이터 세트를 포함해 기후 및 수문 서비스 분야에 전례없는 규모의 새로운 기회를 제공할 것으로 보인다"고 평가했다.

현재 AI 기반 기후 예측 모델을 중점적으로 연구하고 있는 것은 구글과 엔비디아 등 민간 기업들이다.

구글은 2023년 '그래프캐스트'을, 엔비디아는 올해 6월 '씨보틀'을 각각 발표했다. 이들 AI 모델은 기존 물리 모델보다 정확한 예측 성능을 가진 것으로 평가된다.

이에 미국 정부기관도 AI모델을 자체 기후변화 예측 체계에 도입하는 방안을 추진하고 있는 것으로 파악됐다.
  26일(현지시각) 미국 서스테이너빌리티매거진은 미 항공우주국(NASA)이 AI 기업 '플래넷'과 협력해 개발한 AI 플랫폼 '큐빗캐스트'를 도입하기로 결정했다고 보도했다.

칼라이 라메아 플래넷 최고기술책임자(CTO)는 서스테이너빌리티 매거진을 통해 "큐빗캐스트는 지구의 전체 기후 역사를 동시에 읽어들일 수 있는 능력을 갖추고 있다"며 "기상현상의 이상징후를 기존에 존재하던 다른 AI모델들보다도 더 정확하게 찾아낼 수 있다"고 주장했다.

하지만 일각에서는 AI가 기존에 사용되던 물리 기후 모델들이 가진 문제를 한 번에 해결할 수 있는 '만능 해결사'가 되기까지는 갈 길이 멀다는 지적도 나왔다.

26일 미국 매세추세츠공과대학(MIT) 연구진은 자체 사설을 통해 대규모 AI모델이 기존 물리 모델에 견줘 지엽적 이상기후 징후를 탐지함에 있어 정확도가 떨어진다고 지적했다.

MIT는 '선형 패턴 스케이링(LPS)'라는 물리 기후 에뮬레이터와 대규모 기계학습형 AI를 직접 비교 분석했는데 LPS가 좁은 지역에 한정해 더 정확한 결과를 내놨다고 설명했다.

연구진은 "항상 LPS를 사용해야 한다는 것은 아니다"며 "LPS도 극한의 변동성이나 이상기후는 제대로 탐지하기 어렵다는 문제를 갖고 있다"고 강조했다.

이에 MIT 연구진은 필요한 상황에 맞춰 물리 모델과 AI모델을 혼용해 사용하는 조치가 필요하다고 지적했다.

비욘 뤼첸스 MIT 연구원은 "개선된 기후 에뮬레이션 모델에 더 복잡한 기계학습 AI를 활용하는 것은 대기 중 에어로졸이나 극한 강수량 추정 등 현재는 그 원인을 알기 어려운 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있다"고 말했다. 손영호 기자