최근 테스트에서 GraphCast는 예보 정확도 면에서 유럽 중기 기상 예보 센터(ECMWF) 시스템보다 우수한 것으로 나타났습니다.

Science 저널에 게재된 연구에 따르면 GraphCast는 온도, 기압, 풍속 및 풍향, 습도 등 테스트된 1,380개 매개변수 중 90%에 대해 더 정확한 예측을 내릴 수 있었습니다.

가장 중요한 점은 GraphCast가 극한의 자연 기상 현상을 예측하는 데 있어 상당히 뛰어난 성능을 보인다는 것입니다.

GraphCast는 2023년 9월 허리케인 리가 발생하기 9일 전에 캐나다 노바스코샤 해안에 상륙할 것이라고 예측했지만, 기존의 기상 예측 도구는 발생 6일 전에만 예측했습니다. 게다가 착륙 시간과 위치 측면에서도 정확도가 떨어지는 것으로 드러났습니다.

연구 결과에 따르면 "GraphCast는 1분도 채 걸리지 않고 전 세계 10일 동안의 수백 가지 기상 변수를 예측할 수 있습니다."

GraphCast 모델은 머신 러닝 알고리즘과 "그래프 신경망"(GNN)을 결합한 것으로, 공간적으로 구조화된 데이터를 처리하기 위한 아키텍처입니다.

이 시스템은 ECMWF가 40년 이상 보관한 기상 데이터를 사용하여 훈련되었습니다. GNN을 사용하면 최소한의 컴퓨팅 리소스를 사용하여 빠르게 예측을 생성할 수 있습니다.

GraphCast의 주요 임무는 전 세계 여러 지역의 대기 조건 간 상호작용을 예측하는 것입니다.

하지만 Google DeepMind가 상당한 진전을 이루었음에도 불구하고 날씨 예측은 여전히 ​​어려운 작업으로 남아 있습니다.

GraphCast 시스템은 아직 허리케인과 같은 기상 현상을 예측하는 데 중요한 복잡한 정보를 제공할 수 없습니다.

동시에, 기존 예측 모델은 기후 변화에 더 잘 적응하는 반면, 과거 데이터로 훈련된 AI 모델은 기후 조건이 변화함에 따라 여전히 어려움을 겪습니다.

그러나 DeepMind 연구진은 이 모델이 다양한 유형의 기상 시스템에 맞춰 확장될 수 있다는 점에 자신감을 표명했습니다. GraphCast 베타 버전은 현재 ECMWF 웹사이트에서 이용 가능합니다.

(인포시티에 따르면)

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