구글, 기상 예보 모델 웨더넥스트2 발표했다

11월 17일 구글이 가장 진보되고 효율적이라고 어필하는 기상 예보 AI 모델인 웨더넥스트2(WeatherNext 2)를 발표했다. 웨더넥스트2는 이존 웨더넥스트와 비교해 8배 빠르게 기상 예보를 생성할 수 있을 뿐 아니라 기온이나 바람과 같은 변수의 예측 정확도도 향상됐다.

날씨 예보에서는 최악의 시나리오를 포함해 모든 가능성을 예측할 필요가 있다. 최악의 시나리오란 계획을 수립하는 데 있어 가장 중요한 것이라고 구글은 지적하고 있다. 웨더넥스트2는 단일 시작점에서 수백 가지 기상 현상을 예측할 수 있다. 각 예측은 단일 TPU에서 1분 미만에 완료되지만 물리 기반 모델을 사용하는 슈퍼컴퓨터에서는 수 시간이 걸리는 수준 계산 처리라고 한다.

웨더넥스트2는 뛰어난 성능을 갖추고 있으며 1시간 단위 고해상도 예측이 가능하다. 또 기온, 바람, 습도 등 변수와 0~15일 예측 기간 99.9%에서 기존 최첨단 모델인 웨더넥스트를 능가해 더 유용하고 정확한 예측을 가능하게 한다.

웨더넥스트2 성능 향상은 FGN(Functional Generative Network)이라고 불리는 새로운 AI 모델링 기법을 채택해 실현됐다. FGN은 모델 아키텍처에 노이즈를 직접 주입, 생성되는 예측이 물리적으로 현실적이고 상호 연결된 상태를 유지하게 된다고 한다.

웨더넥스트2 기상 예보 생성 절차는 먼저 최신 기상 데이터를 입력하고 다음으로 노이즈를 추가해 조금씩 다른 개별 기상 예보를 생성한다. 이어 100만 개 이상 기상 예보가 완성되고 생성된 기상 예보를 다시 웨더넥스트2에 입력해 더 먼 미래 기상을 예보한다.

이는 기상학자가 마지널(Marginal)이나 조인트(Joint)라고 부르는 걸 예측하는 데 유용하다. 마지널은 특정 장소 내 정확한 기온, 특정 고도의 풍속 등 개별적으로 독립된 기상 요소를 의미한다.

웨더넥스트2가 지닌 참신한 점은 모델이 각 마지널만을 기반으로 훈련됐음에도 불구하고 개별 요소가 어떻게 조합되는지에 의존하는 복잡하고 상호 관련된 대규모 기상을 교묘하게 예측할 수 있다는 점에 있다. 조인트 예측을 통해 고온 영향을 받는 지역 기상 예측이나 풍력 발전소 전체 예상 발전량 등 다양한 정보를 정확하게 예측할 수 있게 된다고 한다.

실제 성능 비교에서 웨더넥스트2는 각 항목에서 기존 웨더넥스트보다 성능이 20% 전후로 뛰어난 결과를 냈다고 한다.

웨더넥스트2 예측 데이터는 어스엔진(Earth Engine)과 빅쿼리(BigQuery)에서 이용 가능하다. 또 커스텀 모델 추론을 위해 버텍스 AI 플랫폼(Vertex AI Platform)에서 조기 액세스 프로그램도 시작됐다.

그 밖에도 웨더넥스트2를 통해 구글 검색, 제미나이, 픽셀 웨더(Pixel Weather), 구글 맵 플랫폼(Google Maps Platform) Weather API 날씨 예보 기능이 강화됐으며 향후 몇 주 내에 구글 맵 날씨 정보에도 이 기능이 활용될 예정이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.