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구글 AI, 미국 모델보다 허리케인 예측에서 우수한 성능 발휘

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.06 16:06
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Google의 인공지능 시스템이 2025년 대서양 허리케인 시즌 동안 뛰어난 허리케인 예측을 제공하며, 미국의 주력 기상 모델을 압도적으로 능가했고 심지어 국립허리케인센터의 인간 전문가들이 내놓은 공식 예보까지 뛰어넘었습니다.

마이애미 대학교 연구원 브라이언 맥놀디(Brian McNoldy)의 예비 분석에 따르면, Google DeepMind의 실험적 AI 모델이 이번 시즌 평가된 11개 예보 시스템 중 최고 성능을 기록했으며, 반면 미국 글로벌 예보 시스템(GFS)은 20년 만에 최악의 성능을 기록했습니다. AI 모델은 5일 경로 오차가 165해리에 불과했던 반면, GFS 모델은 360해리로 두 배 이상의 오차율을 보였습니다.​


AI 모델이 실시간 성공을 제공하다

6월부터 회사의 Weather Lab 플랫폼을 통해 사이클론 경로 예측을 시작한 Google DeepMind 모델은 거의 모든 예측 기간에 걸쳐 기존의 물리학 기반 모델을 일관되게 능가했습니다. 가장 주목할 만한 점은, 이 AI 시스템이 여러 모델 결과를 분석하는 인간 전문가들이 생성하는 국립 허리케인 센터의 공식 예보조차 자주 능가했다는 것입니다.​

Ars Technica의 과학 작가에 따르면 "결과는 '입이 딱 벌어질 정도'"라며, AI와 기존 예측 방법 간의 극적인 성능 격차를 강조했습니다. 수만 개의 프로세서를 갖춘 슈퍼컴퓨터가 필요하고 예측을 생성하는 데 수 시간이 걸리는 기존 모델과 달리, Google의 AI는 단일 컴퓨터에서 실행되어 몇 분 안에 예보를 제공할 수 있습니다.​

이 모델의 성공은 특히 허리케인 멜리사 기간 동안 결정적으로 입증되었는데, 허리케인이 괴물급 폭풍이 될 것이 명백해지기 며칠 전인 10월 21일에 이미 폭풍이 카테고리 5 등급에 도달할 확률이 50-60%라고 예측했습니다. 10월 23일까지 이 모델은 카테고리 5 강화 확률을 80% 이상으로 추정했습니다.​


역사적인 허리케인 시즌이 예측의 한계를 시험하다

2025년 대서양 허리케인 시즌은 예보관들에게 예외적인 도전을 안겨주었으며, 역대 두 번째로 3개의 카테고리 5 허리케인을 발생시켜 역사적인 2005년 시즌과 동등한 기록을 세웠습니다. 이 시즌은 13개의 명명된 폭풍을 생성했으며, 허리케인 에린(Erin), 훔베르토(Humberto), 멜리사(Melissa)가 모두 가장 강력한 등급에 도달했습니다.​

이러한 극심한 활동에도 불구하고, 이번 시즌은 10년 만에 처음으로 미국 본토에 허리케인이 직접 상륙하지 않은 해였으며, 2019년 이후 처음으로 플로리다에 폭풍이 직접 강타하지 않은 해였습니다. 미국 기상청의 GFS 모델의 부진한 성능에도 불구하고, 국립 허리케인 센터는 평균 이하의 예보 오차를 유지했는데, 이는 전통적인 모델의 부정적 영향을 상쇄하기 위해 구글의 AI 예측을 통합한 덕분이었습니다.​

7월에 공식화된 협력 연구 협정을 통한 구글과 NOAA 국립 허리케인 센터 간의 파트너십은 예보관들이 시즌 내내 실시간으로 AI 모델을 평가할 수 있게 했습니다. 구글 딥마인드의 연구 과학자인 페란 알레트(Ferran Alet)는 "NOAA와 협력하여 미국 국립기상청 기관에 AI 모델의 힘을 제공하게 되어 영광입니다"라고 말했습니다.

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콘텐츠 크리에이터 Matthew Berman은 절차적으로 생성된 복셀 아트 로봇부터 레이 트레이싱 시뮬레이터, 중력 기반 태양계, 골프 스윙 분석기까지—대화형 프롬프트를 사용하여 12개 이상의 인터랙티브 애플리케이션을 구축함으로써 Gemini 3의 코딩 역량을 시연했다.실험 결과 이 모델은 비교적 적은 프롬프트로 기능적이고 물리적으로 정확한 애플리케이션을 생성할 수 있으며, 협상이 가능한 AI 상대가 있는 모노폴리 보드 게임 생성기와 경제 데이터를 분석하여 AI 버블 위험을 평가하는 버블 시뮬레이션을 포함한다.Gemini 3는 2025년 11월 17일에 출시되었으며, Google이 설명하는 최첨단 멀티모달 추론과 프레임별 비디오 분석 기능을 갖추고 있다—Berman은 골프 스윙 분석기에서 이 기능을 활용하여 개별 비디오 프레임에 걸쳐 성능을 수집하고 평가했다.
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2025.11.23 등록
Figure AI는 390억 달러 가치의 휴머노이드 로봇 스타트업으로, 회사의 로봇이 인간의 두개골을 골절시킬 수 있고 작업자에게 심각한 부상 위험을 초래한다고 경영진에게 경고한 후 해고되었다고 주장하는 전 제품 안전 책임자로부터 연방 소송에 직면해 있습니다.아마존과 그 로봇 부서에서 6년 이상의 경력을 가진 로봇 안전 엔지니어인 Robert Gruendel은 금요일 캘리포니아 북부 지방 연방 지방법원에 소송을 제기했습니다. 고소장은 그가 회사의 휴머노이드 로봇에 대한 “가장 직접적이고 문서화된 안전 불만”을 제기한 지 며칠 후인 9월에 해고되었다고 주장합니다.소송에 따르면, Gruendel은 7월에 충격 테스트를 실시했으며, 로봇이 “초인적인 속도”로 움직이고 “통증 역치의 20배”에 달하는 힘을 발생시킨다는 사실을 발견했습니다. 이는 성인 인간의 두개골을 골절시키는 데 필요한 힘의 두 배 이상입니다. 소송은 또한 오작동하는 로봇이 직원이 근처에 서 있는 동안 “강철 냉장고 문에 ¼인치 깊이의 상처를 새긴” 사건을 설명합니다.안전 계획 하향 조정 의혹소송은 Gruendel이 두 주요 투자자로부터 투자를 확보하는 데 도움이 된 포괄적인 안전 로드맵을 개발했지만, 자금 조달 라운드가 종료된 후 회사 경영진에 의해 이 계획이 “무용지물이 되었다”고 주장합니다. Gruendel은 이것이 “사기로 해석될 수 있다”고 경영진에게 경고한 것으로 알려졌습니다.고소장은 또한 Gruendel이 CEO Brett Adcock과 수석 엔지니어 Kyle Edelberg에게 보낸 메시지에서 로봇의 능력에 대한 우려를 제기했을 때, 그의 경고가 무시되었다고 주장합니다. 소송에 따르면, Gruendel의 안전 지침은 “의무가 아닌 장애물”로 취급되었으며, 그는 해고되기 전에 회사가 “모호한 ‘사업 방향 전환’“을 겪고 있다는 말을 들었습니다.회사, 주장 부인Figure AI는 혐의를 부인하며 CNBC에 Gruendel이 “낮은 업무 성과로 해고되었다”고 밝혔고, 그의 주장은 “Figure가 법정에서 철저히 반박할 허위 사실”이라고 말했다. 회사 대변인은 추가 논평 요청에 즉각 응답하지 않았다.이 소송은 Figure가 9월에 Parkway Venture Capital이 주도하고 Nvidia, Microsoft, Intel Capital 및 기타 주요 투자자들이 참여한 10억 달러 규모의 시리즈 C 펀딩 라운드를 완료한 지 두 달 후에 제기되었다. 이번 라운드는 산호세 소재 회사의 기업 가치를 390억 달러로 평가했으며, 이는 Jeff Bezos, Nvidia, Microsoft로부터 투자를 받았던 2024년 초 기업 가치 대비 15배 증가한 것이다.Gruendel의 변호사는 CNBC에 캘리포니아 법이 안전하지 않은 관행을 보고하는 직원을 보호한다고 말하며, 이것이 휴머노이드 로봇 안전과 관련된 최초의 내부고발 소송 중 하나가 될 수 있다고 언급했다. Gruendel은 배심원 재판과 함께 경제적, 보상적, 징벌적 손해배상을 요구하고 있다.
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2025.11.23 등록
Linus Tech Tips는 딥페이크 기술이 지난 5년 동안 제작이 훨씬 쉬워지고 더욱 그럴듯해졌음을 보여주며, 이 기술이 취약 계층을 노린 사기 등에 악용될 수 있다는 시급한 우려를 제기합니다.팀은 DeepFaceLab을 사용하여 라이너스 세바스찬의 얼굴 사진 7,000장으로 훈련된 딥페이크를 매우 그럴듯하게 제작했으며, 이 과정은 5년 전 시도에 비해 “적어도 100배는 더 쉬웠다”고 밝히기도 했습니다. 또한 일반 하드웨어와 상업용 도구만으로 완전히 AI 기반의 영상을 만들어냈습니다.2024년 전 세계 온라인 사기 피해액은 1조 달러를 넘어섰고, 북미 지역의 딥페이크 사기 사례는 2022년부터 2023년까지 1,740% 급증했으며, 이 영상은 시청자들이 이러한 빠르게 증가하는 위협을 인식하고 피할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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2025.11.23 등록
개발자 Armin Ronacher는 2025년에도 AI 에이전트 구축이 여전히 어렵다고 주장하며, Vercel AI SDK와 같은 고수준 SDK 추상화는 실제 도구 사용을 처리할 때 제대로 작동하지 않아, 캐싱, 강화, 에이전트 루프 설계에 대한 더 나은 제어를 위해 Anthropic과 OpenAI의 네이티브 플랫폼 SDK로 회귀하게 된다고 설명한다.이 글은 명시적 캐시 관리가 자동 캐싱보다 예상외로 우수하다고 지적하며, Anthropic의 수동 캐시 제어는 개발자가 대화를 분할하고, 컨텍스트를 편집하며, 시스템 프롬프트 이후와 대화 기록 전반에 캐시 포인트를 배치하여 비용을 더 정확하게 예측할 수 있게 한다고 설명한다.Anthropic Claude 모델은 명시적 캐싱 전략을 통해 최대 90%의 비용 절감을 달성할 수 있지만, 에이전트 개발자들은 학습을 위한 상세한 실패 로깅의 이점과 모든 오류를 컨텍스트에 보존하는 데 따르는 토큰 비용 사이의 근본적인 긴장 관계에 직면한다.
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2025.11.23 등록
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