북경 11월 16일발 신화재정경제소식 (기자 갈신): 영국 런던에 위치한 구글"심층사유"회사는 최근 중기날씨를 예측하는 인공지능모델 GraphCast를 발표했는데 현재 지표에 따라 평가하면 그 계산속도와 정확도가 전통적인 예측모델보다 우월하다.
중기일기예보는 일반적으로 향후 4~10일 이내의 날씨변화추세에 대한 예보를 가리키는데 그 정확성은 같은 시기 농업, 건축업, 관광업 등 업종의 사업계획에 관계된다.
연구진은 14일 미국 사이언스지에 온라인으로 발표한 논문에서 그래프캐스트가 현재 날씨 상태와 6시간 전 날씨 데이터를 이용해 향후 6시간 날씨를 예측할 수 있으며, 6시간당 예측 결과는 더 장기적인 예측을 수행하기 위해 모델에 피드백된다고 밝혔다.
그들은 먼저 1979년부터 2017년까지 전통적인 모델이 예측한 전 세계 날씨 데이터를 사용하여 그래프캐스트를 훈련시켰다.연구진은 그래프캐스트가 딥러닝을 이용해 전통적인 날씨 예측에서 번거로운 방정식 연산 단계를 건너뛰면서 많은 계산력을 절약했다고 말했다.
연구진이 유럽 중기 일기예보 센터의 2018년 이후 데이터 테스트를 사용한 결과 그래프캐스트는 10분 이내에 10일 후의 날씨를 예측할 수 있었다.유럽 중기 일기예보센터의'고해상도 예보'모델의 몇 시간 연산 결과보다 1380개의 테스트 데이터 포인트 중 그래프캐스트의 90% 데이터 예측 결과가 더 정확하다.일부 고도가 높은 지역의 테스트 데이터 포인트에서는 99.7% 의 데이터 예측 결과의 정확도가"고해상도 예보"보다 우수합니다.
연구진은 논문에서 그래프캐스트가 극단적인 날씨 사건에 대한 조기 경보도 할 수 있으며, 이를 위해 열대저기압의 궤적, 극단적인 기온, 많은 비를 몰고 오는 대기 수증기 밀집 수송대'대기 강'등을 예측할 수 있다고 말했다.
논문 제1저자인 구글'딥마인드'의 레미 람 연구팀장은 32대의 컴퓨터로 4주에 걸쳐 그래프캐스트를 훈련한 결과 데스크톱 하나에 의존하면 실행되고 1분이면 결과가 나오는 경량급 알고리즘을 얻게 됐다고 말했다.
유럽 중기 일기 예보 센터의 기계 학습 조정자 인 매튜 챈트리는 현재 사용되는 지표 평가로 볼 때 GraphCast 모델이 전통적인 예측 모델보다 우수하지만 앞으로 다른 지표 평가를 사용하면 결과가 약간 다를 수 있다고 말했다.
현재 전 세계 여러 기관이 인공지능 날씨 예측 모델을 개발했다.첸트리는 다음과 같이 인정했다. 기계학습은 일기예보의 발전변화를 추동하고있지만 여전히 실험단계에 처해있으며 전통적인 방법을 완전히 대체하지 않고 전통적인 방법이 잘하지 못하는 예측령역을 제고할수 있다. 례를 들면 몇시간내의 강우를 예측할수 있다.