영국과 캐나다 개발자들, 새로운 AI 기반 땅돼지 날씨 공개

영국과 캐나다의 연구진이 개발한 혁신적인 AI 모델인 땅돼지 웨더는 다음과 같은 잠재력을 가지고 있습니다.전 세계 일기 예보 혁신 기존의 시뮬레이션 방식을 딥러닝 기술로 대체하여 비용 효율성과 정확성을 모두 향상시켰습니다.

케임브리지 대학교, 토론토 대학교 벡터 연구소, 앨런 튜링 연구소 등의 전문가로 구성된 연구팀은 다음과 같은 획기적인 연구 결과를 발표했습니다.최근 Nature 보고서.

복잡한 대기 물리학 방정식에 의존하는 기존 모델과 달리 Aardvark Weather는 딥러닝을 사용하여 여러 기압 수준에 걸쳐 바람, 습도, 지리적 전위 및 온도와 같은 주요 변수에 대한 전 세계 예보를 생성합니다.

또한 2미터 온도와 10미터 풍속에 대한 지역화된 예보를 생성합니다.

방대한 데이터 세트에서 패턴을 식별하는 딥 러닝의 기능을 활용하여 Aardvark Weather는 예보 해상도와 빈도를 크게 높여 속도와 정확도를 모두 향상시킬 수 있습니다.

토론토 대학교 벡터 연구소의 박사후 연구원 제임스 레키마는 이렇게 말했습니다:

"현재 예측 파이프라인에는 계산 비용이 많이 드는 일부 구성 요소가 있습니다. 이러한 시간 소모적인 부품 중 상당수를 동일한 작업을 수행하도록 훈련된 훨씬 더 가벼운 모델로 대체할 수 있었습니다."

그는 덧붙였습니다:

"이러한 머신 러닝 구성 요소를 서로 연결하면 전반적인 성능이 크게 향상된다는 사실을 발견했습니다. 우리가 목표로 하는 최종 작업을 위해 전체 파이프라인을 미세 조정함으로써 각 구성 요소의 고립된 역할뿐만 아니라 우리가 가장 중요하게 생각하는 결과에 기여하는 방식에 따라 최적화할 수 있습니다."

마이크로소프트 리서치 캠브리지, ECMWF, 영국 남극 조사와의 협력으로 진행된 이 프로젝트는 예측 파이프라인의 각 단계를 대체하여 원시 데이터를 더 많은 정보로 변환하는 것을 목표로 합니다.정확하고 시의적절한 날씨 예측.

AI 기반 땅돼지 날씨

Aardvark Weather는 압력, 온도, 습도 측정값을 포함한 원시 대기 데이터를 활용하여 고해상도를 생성합니다.예측 글로벌 및 로컬 규모에서 모두 가능합니다.

이 시스템은 인코더, 프로세서, 디코더의 세 가지 핵심 신경 구성 요소를 통해 작동합니다.

인코더: 구조화되지 않은 원시 관측 데이터를 구조화된 격자형 대기 표현으로 변환합니다.

프로세서: 이 격자형 데이터를 사용하여 일기 예보를 생성합니다.

디코더: 예측을 구체적이고 지역화된 예측으로 변환합니다.

성능을 최적화하고 정확도를 높이기 위해 각 구성 요소는 ECMWF에서 제공하는 고품질 과거 데이터 세트인 ERA5 재분석 데이터에 대해 처음에 사전 학습됩니다.

그런 다음 실제 기상 관측을 통해 미세 조정하여 모델이 현재 조건에 적응하고 정확한 예보를 제공할 수 있도록 합니다.

레키마는 이렇게 말했습니다:

"일반적으로 데이터 동화는 자동 회귀 절차처럼 작동합니다. 현재 상태를 추정하는 대규모 동적 시스템에서 생성된 현재 대기 예보로 시작합니다. 0시에는 이 초기 상태를 갖게 됩니다. 하지만 데이터 동화는 원격 센서의 실시간 측정값도 통합해야 합니다. 따라서 모델의 예측과 함께 실제 관측 자료를 수집하고 그에 따라 대기 예측을 조정해야 합니다."

비용 절감, 시간 단축, 효율성 향상

그리고보고 는 단 4개의 NVIDIA A100 GPU만으로 단 1초 만에 전체 글로벌 예측을 생성할 수 있다는 점을 언급하며 Aardvark의 놀라운 효율성을 강조합니다.

이는 유럽 중거리 센터와 같은 구형 모델과 크게 대조됩니다.일기 예보 고해상도 예측을 실행하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

컴퓨팅 성능이 크게 향상됨에 따라 기존의 수치 일기 예보(NWP) 시스템을 위한 리소스가 부족한 지역과 조직에 고품질의 맞춤형 예보를 제공할 수 있게 되었습니다.

또한 모델을 훨씬 더 빠르게 미세 조정할 수 있습니다.

Aardvark는 다음을 향상시키기 위해 설계된 AI 기반 도구 제품군의 일부입니다.기상 예측 특히 기상이변에 대응할 때 유용합니다.

예를 들어, 2024년 10월 미국 동부 해안을 강타한 허리케인 헬렌과 밀턴과 같은 최근 폭풍이 발생했을 때 AI는 폭풍의 강도 예측을 개선하는 데 결정적인 역할을 했습니다.

앞으로 레키마와 팀은 Aardvark를 오픈소스화하여 이 첨단 기술에 대한 접근성을 확대할 계획입니다.

그는 결론을 내렸습니다:

"날씨 모델링의 대중화를 위한 중요한 단계라고 생각하며, 대중이 더 가볍고 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 이것이 우리의 희망입니다. 또한, 특히 데이터 기반의 머신 러닝 접근 방식을 통해 엔드투엔드 날씨 모델링이 크게 발전했음을 의미합니다."라고 말합니다;