Deep learning can almost perfectly predict how ice forms

딥러닝 통해 ‘빙정’ 생성 과정 모델링 최초 성공…기상 예측 정확도 개선 기대

딥러닝을 통해 더 정확한 '빙정(氷晶)' 생성 예측이 가능해지면서 향후 기상·기후 예측의 정확도가 크게 개선될 것으로 기대된다.

최근 딥러닝(deep learning)을 이용해 대기 중의 얼음 결정인 ‘빙정(氷晶)’이 만들어지는 과정을 그 어느 때보다 정교하게 모델링한 연구가 발표되었다. 국제학술지 <PNAS>에 실린 이번 연구 결과 덕에 향후 기상·기후 예보의 정확도가 크게 개선될 수 있다는 기대감이 커질 전망이다.

연구진은 여러 원자 및 분자들의 행동을 예측하기 위해 딥러닝을 이용했다. 그들은 먼저 원자 내 전자들의 상호작용을 예측하기 위해, 64개의 물 분자로 이루어진 소규모 시뮬레이션을 딥러닝 모델에 학습시킨 뒤 모델이 입자가 더 많은 큰 규모의 시뮬레이션에 기존에 학습한 상호작용을 되풀이하게 만들었다. 연구진은 이어 전자의 상호작용을 정확하게 시뮬레이션하여 결과적으로 물리적·화학적 작용을 더욱 정밀하게 예측할 수 있었다.

이 연구 논문의 주저자인 파블로 피아지(Pablo Piaggi) 프린스턴 대학의 연구원은 “전자의 움직임에 따라 물질의 특성이 결정된다”면서 “그 수준에서 벌어지는 일을 정교하게 시뮬레이션하면 물리적 현상에 대한 정보를 훨씬 더 많이 얻을 수 있다”고 설명했다.

빙정이 생성되는 복잡한 과정을 모델링하는 데 딥러닝을 사용한 것은 이번이 처음이다. 빙정 생성은 구름이 형성되기 위한 가장 첫 번째 단계이며, 일단 구름이 만들어져야 비나 눈이 내리게 된다.

MIT 테크놀로지 리뷰와 함께, 미래를 앞서가세요 !!
한달에 커피 2잔값으로 즐기기
온라인 멤버
지면 매거진 멤버
(온라인+지면) 프리미엄 멤버

유료회원 플랜 보기 회원이면 로그인하기 회원가입

회원 가입 후 유료 구독 신청을 하세요 !!