Google DeepMind, 기상 AI 모델 WeatherNext 3 발표… 위성 데이터 반영해 시간별 예보 생성

WeatherNext 3는 정지위성의 1시간 단위 모자이크 데이터와 기존 과거 분석을 Functional Generative Network(FGN)의 메시 Transformer에 입력하는 구조다. 출력은 격자형 필드, 사이클론 경로, 관측소 단위 예측에 이른다. 해상도는 기온과 습도 등 지표 변수가 5km, 그 밖의 지표 변수가 10km, 풍속 등 대기 변수가 25km이며, 전 세대인 WeatherNext 2(25km 격자, 6시간 간격)보다 약 5배 정밀하다고 밝혔다.

기존 AI 기상 모델은 수치기상예보(NWP) 모델의 데이터로 학습해 6시간의 데이터 지연이 있었다. WeatherNext 3는 정지위성 데이터를 직접 받아들여 매시간 갱신을 가능하게 했다. 또한 희소한 기상관측소 데이터로도 학습해 지형 등 지역 차이를 반영한 5km 격자 예측을 구현했다. 라틴아메리카, 아프리카, 아시아태평양 등 고해상도 예보가 충분히 보급되지 않았던 지역에 기여한다고 설명한다.

강수 예측은 NASA의 IMERG와 위성 레이더에 기반한 자체 전 지구 강수 재분석 데이터로 학습했다. 중기 전 지구 예보에서는 예보 초기 리드타임에서 CRPS가 IMERG 대비 최대 60%, MRMS 대비 30%, 우량계 대비 10% 개선되었다고 설명한다. 재생에너지용으로는 터빈 높이에 가까운 100m 풍속, 고해상도 운량, 일사량도 예측한다.

제공 측면에서는 매시간 갱신되는 예측 데이터를 BigQuery와 Earth Engine에서 조회할 수 있고, Google Cloud Storage에서 일괄 다운로드도 가능하다. Google 검색, Gemini 앱, Google 지도, Google Maps Platform Weather API, Google Earth Engine에서의 활용이 오늘부터 시작된다. 독립 라이브 평가를 수행한 Brightband에 따르면 현재 가장 고도이고 정확한 전 지구 기상 모델로 평가된다. 공식 경보 등은 각국의 기상 기관을 참조하라는 안내도 함께 적혀 있다.