2025 년 6 월 초, Google은 열대 사이클론의 트랙과 강도를 예측하도록 설계된 AI 구동 도구 인 “Weather Lab”모델을 도입했습니다. 이 모델은 Google DeepMind의 광범위한 AI 기반 기상 연구 모델의 일부입니다. Google은 기상 실험실 모델에 기존 물리학 기반 방법의 정확성이 비교 가능하고 종종 초과되었다고 주장하는 사전 출시 테스트에서 유망한 결과를 보여 주었다고 발표했습니다.
Google의 초기 성명에 따르면 Weather Lab 모델은 역사적 날씨 패턴을 재구성 한 포괄적 인 데이터 세트와 허리케인 트랙, 강도 및 크기에 대한 자세한 정보가 포함 된 특수 데이터베이스를 사용하여 교육을 받았습니다. 성능을 더욱 평가하기 위해 Google은 국립 해양 대기 서비스 (NOAA)의 부서 인 NHC (National Hurricane Center)와 제휴하여 대서양 및 동 태평양 분지의 모델의 능력을 평가했습니다.
대서양 허리케인 시즌은 보고서 전 몇 주 전까지는 전반적인 활동이 정상 수준 미만으로 상대적으로 침착했습니다. 이는 실제 시나리오에서 새로운 모델을 엄격하게 테스트 할 수있는 기회가 제한적이라는 것을 의미했습니다. 그러나이 기사가 발표되기 약 10 일 전에 허리케인 에린은 오픈 대서양에서 빠른 강화를 거쳤으며 서쪽으로 이동함에 따라 카테고리 5 허리케인으로 확대되었습니다.
예측 관점에서, Erin은 미국에 직접 영향을 미치지 않을 것이라는 것이 분명했습니다. 그럼에도 불구하고 기상 학자들은 폭풍의 궤적과 강도를 면밀히 모니터링했습니다. Erin의 큰 크기를 감안할 때, 미국 동부 해안과의 근접성에 대한 우려가 있었으며, 상당한 해변 침식과 같은 잠재적 영향과 버뮤다에 미치는 영향이있었습니다.
활발한 폭풍 동안 어떤 예측 모델이 가장 정확한 예측을 제공하는지 결정하는 것이 어려울 수 있습니다. 실시간 성능은 통찰력을 제공 할 수 있지만, 철저한 폭풍 이후 분석이 수행 될 때까지 불확실성이 지속됩니다. 이 분석에는 폭풍의 경로와 강도를 예측할 때 각 모델의 정확도를 평가하는 것이 포함됩니다.
에린이 사라지면서 그러한 평가가 가능해졌습니다. 구글의 기상 연구소는 현재까지 대서양 시즌의 가장 중요한 테스트로 묘사 된 내용에서 최대 72 시간 (3 일)의 예측 성능을 제공 한 것으로 알려졌다. 이러한 결과는 National Hurricane Center의 허리케인 전문가 부대장 인 James Franklin이 편집 한 데이터를 기반으로했습니다.
Franklin의 분석은 Google 모델 (GDMI)의 성능을 National Hurricane Center의 공식 트랙 예측과 글로벌 예측 모델 및 허리케인 별 모델을 포함한 다양한 물리 기반 모델과 비교했습니다. 수치 기상 예측 모델이라고도하는 물리 기반 모델은 복잡한 방정식과 초기 대기 조건에 의존하여 시간이 지남에 따라 대기 변화를 시뮬레이션합니다. 이 모델은 상당한 계산 능력이 필요하며 역사적으로 기상 예측의 초석이었습니다.
지난 25 년 동안 컴퓨터 하드웨어의 발전 및 실시간 대기 데이터의 수집 및 입력 개선으로 인해 허리케인 트랙 예측 오류가 크게 감소했습니다. 이 데이터는 Google의 모델이 National Hurricane Center의 공식 트랙 예측을 능가했을뿐만 아니라 수많은 물리학 기반 모델을 능가했음을 나타냅니다.
강도 예측 측면에서 Google의 모델은 처음 72 시간 내에 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보여주었습니다. 48 시간 마크의 정확도는 특히 주목할 만했습니다. 트랙 및 강도에 대한 “컨센서스”모델을 나타내는 TVCN 및 IVCN 모델은 허리케인 센터의 예측 자들이 면밀히 모니터링합니다. 일반적으로 공개되지 않은이 모델은 여러 최고 성능 모델의 바이어스 수정 평균을 제공합니다. Google의 모델이 이러한 합의 모델을 능가했다는 사실은 중요한 것으로 간주되었습니다.
바이어스 보정에는 다른 모델에서 알려진 예측 바이어스를 조정하는 것이 포함됩니다. 예측 관점에서 볼 때, 3-5 일 범위는 대피 및 기타 허리케인 준비에 대한 정보에 근거한 결정을 내리는 데 중요합니다. 이 긴 예측 범위에서 AI 모델 성능의 개선이 필요하지만 전반적인 결론은 AI 날씨 모델링이 상당한 진전을 이루고 있다는 것입니다.
AI 기상 모델은 허리케인과 같은 영향력이 높은 이벤트를 예측하기위한 필수 도구가 빠르게되고 있습니다. Google의 모델이 모든 폭풍에 가장 적합한 성과가 아닐 수도 있지만 향후 예측에서 더 큰 고려를받을 것입니다. Google 기상 연구소 및 기타 AI 기상 모델과 같은 도구의 빠른 개발은 비교적 짧은 기간 동안 최고의 물리 기반 모델과 동등한 기술을 보여주었습니다. 이 모델의 지속적인 개선은 잠재적으로 특정 유형의 날씨 예측에 대한 금 표준으로 확립 될 수 있습니다.
ARS Technica의 선임 우주 편집자이자 공인 기상 학자 인 Eric Berger는 이러한 모델이 예측 자의 툴킷의 중요한 구성 요소가되고 있음을 지적하면서 일기 예보에서 AI의 중요성이 증가하고 있음을 강조했습니다. 그는 모든 폭풍에 가장 적합한 단일 모델이 없을 것이라고 경고했지만 Google 기상 연구소와 같은 AI 모델은 향후 예측 결정에서 더 많은 무게를 부여 할 것이라고 제안했다.
Berger는 또한 AI 날씨 모델의 빠른 진행을 강조했으며, 비교적 짧은 시간에 최고의 물리 기반 모델과 비교할 수있는 기술 수준을 이미 달성했다고 진술했습니다. 그는 이러한 모델이 계속 개선되면 특정 유형의 날씨 예측에 대한 골드 표준이 될 수 있다고 결론 지었다.
