[세종=뉴스핌] 이경태 기자 = 광주과학기술원(GIST)은 환경·에너지공학과 윤진호 교수 연구팀이 구글 딥마인드의 AI 기상예측 모델 '젠캐스트'가 날씨 예보의 핵심 원리인 '나비효과'를 충분히 재현하지 못한다는 점을 규명했다고 31일 밝혔다.

연구팀은 2021년 52주 동안 유럽중기예보센터의 수치예보모델(ECMWF IFS)과 젠캐스트의 예보를 비교 분석했다. 분석 대상은 강한 바람이 흐르는 제트기류가 위치한 대기 상층(약 9~10km)에서 운동에너지의 공간 규모별 분포와 변화다.

분석 결과 기존 수치예보 모델에서는 초기의 작은 오차가 바람·기압·온도 변화 등 대기의 흐름을 따라 점차 증폭되며 다양한 규모로 자연스럽게 퍼져 나가는 나비효과가 나타났다. 반면 젠캐스트에서는 예보 과정에서 주입된 잡음이 실제 대기처럼 자연스럽게 확산되지 않고 특정 규모에 머물며 인위적인 흔적으로 남는 구조적 한계가 확인됐다.

실제 대기에서는 서로 다른 규모의 흐름이 상호작용하며 에너지가 이동하고 날씨가 형성된다. 하지만 젠캐스트에서는 이러한 규모 간 상호작용이 상대적으로 약해 현실적인 대기 흐름을 충분히 재현하지 못했다. 특히 큰 규모의 흐름은 비교적 잘 재현하면서도 구름 형성이나 폭풍 발달과 밀접한 중간 규모에서는 에너지 흐름이 비정상적으로 유지되고 실제 대기와 다른 잡음 형태의 패턴이 나타났다.

윤 교수는 "AI 기상예보가 통상적인 지표나 적중률 측면에서는 기존 수치예보 모델과 유사한 수준에 도달했지만, 그 결과가 실제 대기 물리를 얼마나 충실하게 반영하는지는 별개의 문제"라고 지적했다. 이어 "현재 AI 앙상블의 다양성은 물리 법칙에 기반한 불확실성이라기보다 통계적 특성에 기반한 한계가 있어, 이를 극복할 새로운 AI 모델 개발이 필요하다"고 말했다.

연구 결과는 국제학술지 'npj Climate and Atmospheric Science'에 지난 18일 온라인으로 게재됐다.

biggerthanseoul@newspim.com