ML 훈련과 예측을 위한 역사적 날씨 데이터가 필요한 사람을 위해, 지속적으로 날씨 데이터를 보관하는 오픈소스 날씨 API를 개발함. 여러 수치 날씨 모델의 과거 및 예측 데이터를 ML을 사용해 결합하면, 개별 모델보다 더 나은 예측 능력을 달성할 수 있음. 각 모델이 물리적으로 제한되어 있기 때문에 결과적인 ML 모델은 안정적일 것으로 기대됨.
GraphCast 모델 소개
GraphCast는 단 두 가지 데이터 세트만을 입력으로 사용함: 6시간 전의 날씨 상태와 현재 날씨 상태. 이 모델은 그 후 6시간 후의 날씨를 예측하며, 이 과정을 6시간 단위로 반복하여 최대 10일까지의 최첨단 예측을 제공함.
구글 관련 혼란
구글, 구글 리서치, 딥마인드 간의 구분에 대해 여전히 혼란스러움. 구글 리서치는 2주 전에 24시간 예보에 관한 발표를 했으며, 이는 오늘 GraphCast 발표에서도 언급됨.
지역 날씨 예측의 중요성
일부 국가에서는 지역적인 단기 강수/소나기 예보가 필수적임. 레이더 예보가 매우 부정확한 것을 보면 흥미로움. 앱들이 레이더 데이터와 역사적 데이터를 보여주고 예측을 제공하지만, 예측은 터무니없음. "AI"가 이를 개선할 수 있는 이유는 명백함. 지역 강수 예측은 전역 예보와는 다른 문제임.
기술 회사의 날씨 예보 진보
날씨 예보 분야에서의 진보는 놀라우며, 대형 기술 회사들이 이 분야에 진출하는 것을 보는 것은 흥미로움. 애플은 일 년 전에 The Weather Channel에서 자체 예보로 전환했음. AI를 사용하여 더 나은 날씨 예보를 생산하는 것은 구글에게 딱 맞는 일이며, 이것이 날씨 앱에 내장되기를 기대함.
단일 GPU 사용 모델의 인상적인 성능
단일 GPU를 사용하여 세계 최대 슈퍼컴퓨터에서 실행되는 모델들을 능가하는 모델. 모델 가중치뿐만 아니라 완전히 오픈소스임. 훈련/입력 데이터도 상대적으로 간단함. 현재 버전은 현재 엔지니어링 제약 하에서 실용적으로 가능한 가장 큰 크기이지만, 미래에는 더 큰 컴퓨팅 자원과 더 높은 해상도 데이터를 사용하여 훨씬 더 확장될 잠재력을 가짐.
정확도 비교에 대한 의문
정확도 비교에 대한 인용을 찾을 수 없음. 데이터의 양과 도메인의 복잡성을 고려할 때, 다른 모델과의 성능에 대한 더 자세한 분석이 필요함. Solcast에서 첫 직원으로서 4년 이상 'nowcast' 시스템을 구축하고, 태양 복사 및 구름 불투명도에 초점을 맞추었지만, 새로운 세대의 위성을 사용하고 NWP 모델을 활용하여 날씨의 모든 측면으로 확장함. Solcast는 ML을 시스템의 일부로 사용했지만, 정확하고 신뢰할 수 있는 예보를 생산하는 데는 운영적으로 훨씬 더 많은 것이 필요함. 예를 들어, ECMWF와 같은 것에서 이 블랙 박스로 곧바로 전환하는 것은 적어도 오만할 것임. Solcast를 떠나기 직전에 한 말은 그들의 가장 큰 경쟁자는 다른 기존 날씨 회사가 아니라 아마존/구글/마이크로소프트와 같은 대형 기술 회사들이 될 것이라는 것임. 아마존은 지난 몇 년 동안 전력 사용 IoT 관련 회사들을 인수해 왔으며, AI가 그 분야로 크게 진출할 것으로 보임.
ML 모델의 빠른 실행 속도
전 세계적인 ML 날씨 모델을 따라가고 있음. 이들이 전혀 예측을 할 수 있다는 사실 자체가 매우 인상적임. 거대한 슈퍼컴퓨터에서 수치 날씨 예측 모델이 전 세계를 예측하는 데 몇 시간이 걸리는 반면, 이 ML 모델들은 몇 분 또는 몇 초 만에 실행됨. 이것은 운영 예보에 있어서 엄청난 가능성을 가짐.
특정 날짜의 강수량 서비스
지난 10년 동안 가장 적게 비가 온 날을 보여주는 서비스를 구축함. 어떤 위치와 달에 대해서도 완벽한 결혼식 날짜를 찾는 데 이상적임.
날씨 예측의 불확실성
계산의 어려움이나 현재 상태의 정확한 측정을 넘어서, 날씨가 예측 불가능하다고 믿을 이유가 있을까? 충분한 자원으로 측정하고 계산할 수 있다면, 이론적으로 10년 후의 일일 날씨를 예측할 수 있지 않을까? 아니면 거기에 어떤 본질적인 "무작위성"이 존재할까?
Hacker News 의견
오픈소스 날씨 API 개발
GraphCast 모델 소개
구글 관련 혼란
지역 날씨 예측의 중요성
기술 회사의 날씨 예보 진보
단일 GPU 사용 모델의 인상적인 성능
정확도 비교에 대한 의문
ML 모델의 빠른 실행 속도
특정 날짜의 강수량 서비스
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