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GN⁺: GraphCast - DeepMind의 기상 예보를 위한 AI 모델

 (deepmind.google)
10P by neo 6달전 | favorite | 댓글 2개

GraphCast: AI 모델을 통한 빠르고 정확한 글로벌 기상 예측

  • GraphCast는 과학 저널에 발표된 최신 AI 모델로, 10일치 기상 예측을 1분 이내에 높은 정확도로 제공함.
  • 기존의 골드 스탠다드인 HRES 시스템보다 빠르고 정확하게 중기 기상 예측을 수행함.
  • GraphCast는 사이클론의 경로, 홍수 위험과 관련된 대기 강과 극단적인 온도 발생을 예측하여, 극단적 기상 이벤트에 대한 조기 경보를 제공함.

글로벌 기상 예측의 도전

  • 중기 기상 예측은 재생 에너지부터 이벤트 물류에 이르기까지 다양한 분야의 중요한 의사결정을 지원하는데 필수적이나, 정확하고 효율적으로 수행하기 어려움.
  • 기존의 수치 기상 예측(NWP)은 물리 방정식을 컴퓨터 알고리즘으로 변환하여 슈퍼컴퓨터에서 실행함.
  • GraphCast는 수십 년간의 역사적 기상 데이터를 학습하여 지구 기상이 진화하는 원인과 결과 관계를 모델링함.

GraphCast: 기상 예측을 위한 AI 모델

  • GraphCast는 기계 학습과 그래프 신경망(GNN)을 기반으로 한 기상 예측 시스템임.
  • 지구 표면을 커버하는 백만 개 이상의 그리드 포인트에서 고해상도(0.25도 경도/위도)로 예측을 수행함.
  • GraphCast는 단일 Google TPU v4 기계에서 1분 미만으로 10일치 예측을 생성하며, 이는 기존 방법보다 훨씬 효율적임.

극단적 기상 이벤트에 대한 더 나은 경고

  • GraphCast는 기존 모델보다 더 일찍 심각한 기상 이벤트를 식별할 수 있으며, 이는 준비를 통해 생명을 구하고 커뮤니티에 미치는 영향을 줄일 수 있음.
  • GraphCast는 사이클론 추적기를 적용하여 HRES 모델보다 사이클론 이동을 더 정확하게 예측함.
  • 대기 강과 극단적인 온도를 예측하는 능력은 홍수 예측 AI 모델과 결합하여 비상 대응 계획에 도움을 줄 수 있음.

AI를 통한 기상의 미래

  • GraphCast는 현재 세계에서 가장 정확한 10일치 글로벌 기상 예측 시스템이며, 기후 변화에 따라 발전하고 향상될 것임.
  • AI 기반 기상 예측을 더 접근하기 쉽게 만들기 위해 모델 코드를 오픈 소스로 제공함.
  • Google DeepMind와 Google Research의 다른 최첨단 기상 예측 시스템과 함께 AI를 기상 예측에 사용하는 것은 일상 생활에서 수십억 명의 사람들에게 혜택을 줄 것임.

GN⁺의 의견

이 기사에서 가장 중요한 점은 GraphCast AI 모델이 기존의 기상 예측 시스템보다 훨씬 빠르고 정확한 중기 기상 예측을 제공한다는 것이다. 이는 기후 변화로 인해 극단적인 날씨가 더 자주 발생함에 따라, 사람들의 안전과 재산을 보호하고, 산업과 사회의 중요한 결정을 지원하는 데 큰 도움이 될 것이다. GraphCast의 오픈 소스 코드 공개는 전 세계 과학자들과 예보자들이 이 기술을 활용하여 일상 생활에서 수십억 명의 사람들에게 혜택을 줄 수 있는 기회를 제공한다. 이 기술은 빠른 예측과 높은 정확도로 인해 기상 예측 분야에 혁신을 가져올 것이며, 이는 기상에 관심 있는 모든 사람들에게 흥미로운 소식이 될 것이다.

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kuroneko 6달전  [-]

요약할 생각 하고 있었는데, GN+가 점점 더 발전하네요. 아래 HN 의견도 그렇고 정리를 깔끔하게 해주네요.
이젠 직접 요약하는 것 보다 더 나은 것 같기도 합니다. +_+

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neo 6달전  [-]
Hacker News 의견

  • 오픈소스 날씨 API 개발

    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?

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