기후변화가 진행되면서 날씨는 점점 예측하기 어렵고 극단적으로 변해가고 있다. 이러한 상황에서 재해에 대비하고 예방하려면 더 믿을만한 기상예보가 필요하다. 오늘날 기상학자들은 대규모 컴퓨터 시뮬레이션을 사용해 기상예보를 준비한다. 이 과정은 온도, 강수량, 기압, 바람, 습도, 구름과 같은 기상 변수를 하나씩 분석하기 때문에 보통 수 시간이 소요된다. 

그러나 최근 학술지 <네이처(Nature)>에 발표된 두 가지 연구에 따르면, 새로운 AI 시스템을 사용해 이 과정에 걸리는 시간을 크게 단축하고 기상예보 및 기상이변 경보의 정확도를 높일 수 있다. 

첫 번째 연구에서는 화웨이(Huawei)가 개발한 새로운 AI 모델 ‘판구 웨더(Pangu-Weather)’를 테스트했다. 저자들은 판구 웨더가 기존의 기상예보 기술보다 훨씬 빠르게 전 세계의 주간 기상패턴을 예측했고 정확도는 비슷한 수준이었다고 설명했다. 

두 번째 연구에서는 딥러닝(deep-learning) 알고리즘을 기존의 기상예보 기술들과 비교 테스트했다. 그 결과 딥러닝 알고리즘은 폭우 예측 부문에서 약 70% 확률로 1위를 차지하며 높은 정확도를 보여줬다. 

화웨이의 선임 연구원 링시 시에(Lingxi Xie)는 이러한 AI 모델들을 기존의 기상예보 기술과 함께 사용하면 국가의 악천후 대비 역량을 향상시킬 수 있을 것이라고 강조했다.