요약:
10월 26일 미국 공영라디오(NPR)의 보도에 따르면, 허리케인 예보관들은 예측을 위해 인공지능에 점점 더 의존하고 있으며, 이 기술이 전체 분야를 빠르게 변화시키고 있다고 말했습니다. 이번 달 대서양 허리케인 시즌의 첫 번째 허리케인이 형성되었을 때 인공지능 모델의 경로 예측이 기존 모델의 예측을 뛰어넘었습니다.
10월 초 허리케인 이사이아스가 카테고리 2 허리케인 강도로 미국 플로리다주 데스틴 근처에 상륙했습니다. 기존 예측 모델은 처음에 루이지애나 남동부를 향해 서쪽으로 계속될 것이라고 예측했습니다. 그리고 Google DeepMind의 인공 지능 모델은 처음부터 옳았습니다. 허리케인은 플로리다 팬핸들 서부 지역을 강타할 것이었습니다.
"특히 Google DeepMind는 지난 몇 년 동안 최고의 표준 모델임이 실제로 입증되었습니다." 연방재난관리청(FEMA)과 국립허리케인센터(National Hurricane Center)에 자문을 제공한 마이애미의 수석 기상학자이자 허리케인 전문가인 마이클 로우리(Michael Lowry)는 말했습니다. "그 모델은 우리가 지금까지 본 것 중 최고의 컴퓨터 모델입니다. 그게 전부입니다."
미국 국립 허리케인 센터는 작년 이후 처음으로 Google DeepMind 모델을 공식 예측에 통합했습니다. 2025년 대서양 허리케인 시즌이 끝날 무렵에는 이미 폭풍의 경로와 강도를 예측하는 최고의 모델 중 하나가 될 것이라고 마이애미 대학 허리케인 연구원인 Brian McNoldy가 말했습니다. 새로운 모델은 출시 후 수년간의 연마가 필요한 경우가 많습니다. McNoldy는 "이것은 우리에게 익숙하지 않은 일입니다. 방금 도착한 새 모델이 최고의 모델이 되었습니다"라고 말했습니다. "데뷔하자마자 1위를 차지한 것은 상당한 성과다."
물리적 법칙에 기초한 전통적인 허리케인 모델은 위성과 항공기가 측정한 온도, 습도, 기압, 바람 전단 등 실시간 대기 데이터에 의존하고 복잡한 방정식을 사용하여 폭풍의 가능한 경로와 강도를 예측합니다. AI 모델은 매우 다르게 작동합니다. 과거 허리케인 수천 건과 그에 따른 대기 데이터를 분석하여 패턴을 식별하는 등 역사에 더 많이 의존합니다.
“AI 모델은 실제로 현재 사진 외에는 분위기에 대해 아무것도 모릅니다.” Lowry는 "그 외에는 대기 운동의 지배 방정식, 즉 물리 법칙에 의존하여 예측을 하지 않습니다"라고 말했습니다. Lowry는 이러한 모델을 설계하고 개발하는 대부분의 사람들이 기상학자도 아니라고 지적했습니다. “그들은 신경망을 개발하는 소프트웨어 엔지니어입니다.” 소위 "신경망"은 인간의 두뇌를 모방하고 방대한 양의 데이터에서 패턴을 찾도록 훈련된 일련의 컴퓨터 알고리즘입니다.
따라서 이러한 모델은 '블랙박스'처럼 보입니다. Lowry는 "우리는 그들이 왜 옳은지, 왜 틀리는지 모릅니다."라고 말했습니다. 기상학자의 경우 완전히 이해하지 못하는 시스템에 의존하는 것은 불안할 수 있습니다. 특히 폭풍우가 치는 동안에는 수백만 명의 사람들이 그 예측에 의존할 수 있습니다. McNoldy는 "왜 정답을 얻었는지 알고 싶기 때문에 우리를 조금 불편하게 만듭니다."라고 말했습니다. "그리고 우리는 모르는 것 같아요. 적어도 저는 모릅니다."
그러나 모든 AI 모델이 제대로 작동하는 것은 아닙니다. Lowry는 시장에 테스트되지 않은 일기예보 AI 모델이 많이 있다고 말했습니다. 비록 자체적인 결함이 있기는 하지만 지금까지 가장 정확한 것으로 입증된 두 가지 모델은 Google DeepMind와 영국에 본사를 둔 중거리 기상 예보를 위한 유럽 센터가 개발한 모델입니다.
이사이아스의 경로 예측에 있어서 Google DeepMind의 AI 모델은 기존 물리적 모델을 능가했지만 폭풍의 강도를 예측하는 데에는 실패했습니다. 10월 10일 AP 통신이 촬영한 사진에는 허리케인 이사이아스 이후 데스틴의 무너진 하우스보트에서 사람들이 물건을 회수하는 모습이 담겨 있습니다.
국립허리케인센터(National Hurricane Center)의 예보관들은 공식 예보를 작성할 때 인공지능과 전통적 모델 모두를 포함한 여러 검증된 모델을 사용합니다. 국립허리케인센터(National Hurricane Center) 소장인 마이클 브레넌(Michael Brennan)은 “폭풍은 각각 다른 예측 과제를 제시합니다. "그래서 우리는 최고의 모델을 혼합하여 앙상블 접근 방식을 취합니다." 그리고 그 모델의 결과를 해석하고 대중에게 무엇을 말해야 할지 결정하는 것은 여전히 사람들의 몫입니다. 허리케인이 진행 중인 동안 국립 허리케인 센터(National Hurricane Center)는 6시간마다 업데이트를 발행합니다. 모델 자체는 때때로 업데이트 사이에 극적으로 변경되며, 예측자는 이러한 불안정한 예측을 사람들이 조치를 취할 수 있는 명확한 지침으로 변환해야 합니다.
“인간 예측가가 제공하는 가장 큰 가치 중 하나는 연속성입니다.”라고 Brennan은 말했습니다. "우리는 전문 지식과 이해를 활용하여 허리케인 예측을 재난 정보로 변환합니다. 이것이 바로 사람들이 실제로 주의를 기울여야 할 부분입니다."
과학자들은 기술이 빠르게 발전할 것으로 기대합니다. Brennan은 Google DeepMind 모델이 여전히 개선이 필요하다고 말했습니다. 이사이아스의 경로를 추적하는 데 있어 다른 모델보다 성능이 뛰어났지만 폭풍의 강도를 판단하는 데 있어서 국립 허리케인 센터의 혼합 예측보다 열등했습니다. Brennan의 팀은 모델 개선을 돕기 위해 정기적으로 Google DeepMind에 피드백을 제공합니다. 구글은 이 문제에 대한 NPR의 질문에 응답하지 않았습니다.
Brennan은 "예측의 미래는 항상 변하고 있습니다"라고 말했습니다. "이러한 발전을 이끈 것은 단 한 가지도 아니었습니다." 그는 얼마 전까지만 해도 예보관들이 이틀 안에 폭풍이 얼마나 강할지 예측할 수 없었다고 말했습니다. 이는 예측 모델의 발전과 위성 및 항공기에서 수집된 더 나은 데이터로 인해 변경되었습니다. Brennan은 "강도 예측 측면에서 오류는 Katrina 기간의 절반 정도입니다"라고 말했습니다.
기상학자인 로리는 AI의 흥미로운 점은 개선 속도라고 믿습니다. AI 모델은 단 몇 달 또는 몇 주 만에 업데이트될 수 있지만 기존 모델은 최대 1년에 한 번 업데이트될 수 있습니다. “1년 만에 기술과 허리케인 예측이 이룩한 발전은 과거에는 우리가 달성하는 데 10년, 심지어 10년 이상이 걸렸습니다.”라고 Lowry는 말했습니다.
그러나 AI가 빠르게 다가오고 있음에도 불구하고 Lowry는 인공지능이 인간을 대체할 것이라는 우려는 없다고 말했습니다. Lowry는 "나는 AI 때문에 어떤 종류의 실존적 위기를 겪고 있지 않습니다"라고 말했습니다. "어쨌든 우리 업계에 도움이 될 것 같아요."
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