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엔비디아는 22일 폭풍보다는 크지만 사이클론보다는 작은 ‘중규모’ 대기 변화를 분석·예측하는 ‘스톰캐스트’(Stormcast)를 공개했다.
이 AI 모델은 미국 중부 지역에서 약 3년 반 동안 수집한 미국 기상청(NOAA) 기후 데이터를 가속 컴퓨팅을 이용해 훈련시킨 것이다. 스톰캐스트는 생성형 확산(generative diffusion)을 활용해 지구 대기 변화를 3km 간격으로 세밀하게 나눠 시간 단위로 예측할 수 있다.
엔비디아는 아직 스톰캐스트가 초기 모델임에도 불구하고 최대 6시간 이후의 기상상황을 예측할 수 있으며, 미국 기상청(NOAA)의 최신 3km 해상도 모델보다 정확도에서 10% 우수했다고 밝혔다.
스톰캐스트는 온도, 습기, 바람, 강우를 추적하는 레이더의 반사값 등 기상현상을 결정하는 100여개의 변수를 분석한다. 엔비디아는 “이를 통해 기상학자들은 폭풍의 부력이 3D로 실감나게 변화하는 과정을 확인할 수 있게 됐다”며 “이는 AI 기상 시뮬레이션에서 최초 이뤄진 성과”라고 강조했다.
특히 스톰캐스트는 기상학자들이 슈퍼컴퓨터에서 작동하는 캠스(CAMs)라는 대류허용모델보다 더 높은 해상도와 더 빠른 계산 속도를 제공한다. 캠이 수동으로 각 시뮬레이션을 돌려야 하는 것과 달리, 스톰캐스트는 이전 데이터를 기반으로 미래 기상현상을 자동으로 예측하기 때문에 실시간에 가까운 업데이트가 가능하다.
엔비디아는 생성형 AI를 이용한 기후 변화와 기상 현상을 시뮬레이션하고 예측하는 모델을 만들고 있다. 지난 6월에는 25km 해상도 데이터를 2km 해상도로 변환하는 코디프(Corrdiff)를 발표하기도 했다.