앨런AI연구소(Ai2)는 14일(현지시간) 자사 기후 에뮬레이터 'HiRO-ACE'의 새 버전 'HiRO-ACEv2'를 공개했다. 극한 강수·강풍·기압 현상을 높은 정확도로 재현하면서, 전 지구 3km 해상도 기후 데이터를 생성하는 비용을 폭풍 등 소규모 기상을 직접 계산하는 고해상도 대기 모델 X-SHiELD의 약 300분의 1 수준으로 낮췄다고 밝혔다.
100km 모델과 3km 다운스케일링의 결합
HiRO-ACE는 올해 초 처음 소개된 시스템으로, 100km 해상도에서 작동하는 AI 모델 'ACE'와 이 거친 결과를 3km 수준의 세밀한 데이터로 변환하는 'HiRO'로 구성된다. 이번 v2의 핵심은 다운스케일링 모델 'HiROv2'다. 기존에는 강수량만 예측했지만, 이제 여러 고해상도 변수를 동시에 예측하며 극한 현상 재현 능력도 개선됐다.
백만 번에 한 번 일어나는 사건도 3% 이내 재현
Ai2에 따르면 HiROv2는 X-SHiELD 데이터를 거칠게 만든 입력을 받았을 때, 백만 개 데이터 중 하나꼴로 나타나는 극단적 사건에서도 원본 시뮬레이션의 고해상도 통계와 3% 이내로 일치했다. 학습 때 보지 못한 열대저기압의 총에너지도 정확히 추정했고, 눈과 강수대가 뚜렷한 허리케인과 산비탈을 타고 내려오는 강풍도 현실적으로 만들어냈다. 다만 허리케인 눈 주변의 풍속과 기압 분포는 X-SHiELD보다 다소 비대칭적이라는 한계도 인정했다.
업데이트된 ACE와 결합해 1년치 전 지구 3km 데이터를 생성한 결과, 통계가 X-SHiELD와 매우 비슷했다. 10년 시뮬레이션에서도 허리케인 에너지가 비슷한 수준으로 나타났다. 특정 지역만 필요하면 비용 절감폭은 면적에 따라 100배 이상 더 커질 수 있고, HiROv2를 10배 이상 빠르게 만드는 경량 버전도 개발 중이다.
아직 남은 과제
HiRO는 X-SHiELD로 학습했기 때문에 이에 맞춰 조정된 ACE 버전에서만 작동한다. 따라서 더 따뜻한 미래 기후나 ERA5 같은 과거 관측 재분석 데이터에는 아직 적용하기 어렵다. Ai2는 지구가 4°C 더 따뜻한 상황을 모사한 X-SHiELD 데이터 등으로 추가 학습하고, 지표 근처 기온과 적설·빙설 출력도 더할 계획이라고 밝혔다. 이를 통해 적설량 예측 같은 활용도 가능해질 것으로 보고 있다.
Ai2는 사전 생성된 강수·풍속·해면기압 결과를 X-SHiELD와 나란히 비교하고 관심 지역을 확대해 볼 수 있는 웹 데모도 공개했다. 모델과 튜토리얼 노트북은 내려받아 사용할 수 있다.
기후 위험 평가와 재해 대응에 고해상도 데이터가 필요한 국내 연구기관과 기업에도 슈퍼컴퓨팅 부담을 줄일 수 있는 대안이 될 수 있다는 점에서 주목된다.
