By GRACE BROWNE, WIRED UK

딥마인드(DeepMind)가 바둑과 스타크래프트에서 인간을 이긴 인공지능(AI)을 선보인 뒤, AI를 날씨 예측이라는 또 다른 분야에 적용했다. 알파벳 계열사인 딥마인드는 지난 몇 년간 날씨 서비스 기관인 멧 오피스(Met Office)와 함께 대외적으로 알리지 않은 채로 협력 작업을 이어왔다. 그 결과, 9월 29일(현지 시각), 딥마인드가 멧 오피스와의 협력 결과를 국제 학술지인 네이처(Nature)에 게재했다. 다시 말해, 딥마인드가 몇 시간 뒤 비 올 확률을 예측하는 새로운 머신러닝 모델을 개발했다는 의미이다.

딥마인드의 AI의 날씨 예측은 강수량 실황 예보다. 적어도 비가 쏟아지기 두 시간 전에 비가 올 것을 예측한다. 오늘날의 날씨 예측은 6시간 뒤부터 몇 주 후까지 강수 확률을 예측하는 능력이 특히 훌륭하다. 그러나 6시간 전의 날씨는 예측할 수 없다. 이에, 딥마인드가 머신러닝으로 6시간 이전의 상황도 예측하면서 날씨 예측 부문의 격차를 줄인다.

갑자기 폭우가 쏟아지면, 물에 빠진 생쥐 꼴이 되면서 짜증을 유발하기만 하는 것이 아니다. 폭우 예측은 매일 중요한 일이지만, 특히 도로 안전과 항공 교통 통제, 홍보 조기 경보 시스템 등에 매우 중요하다. 기후 위기 확산도 폭풍이나 홍수 등 더 극단적인 자연재해가 더 자주 발생하게 될 것을 시사한다. 폭우 예측 능력의 정확도와 속도 향상은 기차 운행 중단이나 건물 대피 등과 같은 상황에서 신속한 판단을 하는 데 매우 중요하다.

멧 오피스는 레이더 이미지에 의존해 비가 오기 시작할 때를 예측한다. 레이더는 대기 중으로 빔을 전송하면서 대기 중의 습도를 알아내 비가 내리는 데 걸리는 시점을 반영한다. 대기 중 습도가 높을수록 강수 확률이 높다. 이후 멧 오피스 본사로 데이터를 전송하면, 본사에서 전달받은 강수 이미지로 날씨 예측 작업을 처리한다. 딥마인드의 모델은 1~2시간 전의 날씨 예측 신뢰도를 높이도록 2016년부터 2018년까지 수집한 영국의 레이더 이미지를 이용해 훈련 과정을 거쳤다.
 
연구팀은 멧 오피스 소속 기상학자 50여 명에게 전달한 모델을 실험했다. 딥마인드는 비공개 실험을 통해 기상학자에게 딥마인드의 실황 예보 접근방식인 DGMR과 다른 실황 예보 방식인 PySTEPS, 기타 여러 날씨 예측 모델 비교를 요청했다. 딥마인드의 모델은 전체 날씨 예측 실험에서 90%의 확률로 정확성과 실용성 측면에서 1위를 차지했다.

일부 과학자는 딥마인드의 실험 결과에 그리 놀라지 않았다. 레딩대학교 기상학자인 피터 클락(Peter Clark) 교수는 “딥마인드의 머신러닝 모델이 혁신적이지 않다고 생각한다”라고 말했다. 클락 교수는 머신러닝 모델의 유용성을 입증하는 데 다른 모델과의 비교라는 기준에 의존하는 것에 황당하다는 반응을 보였다. 그는 “딥마인드가 DGMR의 정확성을 입증하는 데 더 적합한 평가 방식을 채택하지 않은 사실이 놀랍다. 딥마인드는 구체적인 평가 기준이나 실제 평가 방식 등을 밝히지 않았다”라고 지적했다. 딥마인드는 DGMR이 기존의 다른 모델보다 얼마나 더 정확한지 확실한 수치를 공개하는 것을 삼가고 있다. 딥마인드 수석 과학자 겸 DGMR 연구 논문 저자인 샤키르 모하메드(Shakir Mohamed)는 “딥마인드가 원한 접근방식은 단일한 수치 보고가 아닌 신중한 접근방식이다”라고 설명했다.

딥마인드의 연구는 대중이 알고 있는 강수 예보를 완전히 뒤흔들 획기적인 변화를 선보이기보다는 단순히 다른 접근방식을 택했다. 레딩대학교의 또 다른 기상학자인 롭 톰슨(Rob Thompson) 교수는 “DGMR은 현재 사용하는 다른 첨단 실황 예보 모델과 비슷하게 작동한다”라고 말했다. 다만, 딥마인드의 모델이 훨씬 더 우수한 것은 아니다. 톰슨 교수는 “딥마인드의 모델이 기존 모델보다 조금 더 우수하다”라고 평가했다. 맨체스터대학교 기상학자인 데이비드 슐츠(David Schultz) 교수도 톰슨 교수의 견해에 동의한다. 슐츠 교수는 “딥마인드의 모델이 기존의 다른 모델보다 더 우수한 듯하다. 그러나 날씨 예측의 판도를 바꿀 정도로 획기적인지는 확실하지 않다. 딥마인드의 모델이 기존의 일부 실황 예보 방식보다 뛰어난 것은 맞다”라고 설명했다.

모하메드는 DGMR을 실황 예보에 즉시 적용할 계획은 없지만, 딥마인드 연구팀은 결국 언젠가 실제 미래의 날씨를 전달하는 데 DGMR을 사용하기를 바란다고 밝혔다. 그러나 연구팀은 AI가 기상예보관을 대체할 일이 없다고 덧붙였다. 딥마인드 소속 과학자이자 연구 논문의 또 다른 저자인 수만 라부리(Suman Ravuri)는 “AI가 예측 타당성 측면에서 예측한 내용 이해와 대중과의 소통 방법을 확실히 하기 위해 전문가와 인간의 지식이 필요하다. 자동화 시스템이 필요한 변수와 능력과 함께 결과로 제시한 날씨 예측 내용을 이해하고 대중과 소통하기 어렵다”라고 말했다.

** 위 기사는 와이어드UK(WIRED.co.uk)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
DeepMind’s latest trick? Predicting the weather