AI 모델로 홍수 예측 정확도 6배 향상

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

과학자들과 기상 기관들이 인공지능을 활용하여 홍수 및 폭풍 해일 예보를 획기적으로 개선하고 있으며, 새로운 연구에 따르면 AI 강화 모델이 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 자연재해를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 전 세계적으로 이전에 서비스가 부족했던 지역으로 범위를 확대할 수 있는 것으로 나타났다.

글로벌 지지가 AI 통합을 가속화하다

세계기상기구(WMO)는 10월 23일 임시 세계기상총회에서 기상 예보 및 조기 경보 시스템에 인공지능을 공식적으로 승인하며, AI의 "생명을 구하는 잠재력"을 활용하기 위한 글로벌 협력을 촉구했다. 총회는 2027년까지 전 세계적 적용을 목표로 하는 모두를 위한 조기 경보(Early Warnings for All) 이니셔티브를 가속화하기 위한 결의안을 승인했으며, AI는 전통적인 예보 방법을 보완하는 역할을 할 것이다.​

안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 총회에서 "조기 경보는 추상적인 개념이 아닙니다. 이는 농부들에게 농작물과 가축을 보호할 수 있는 힘을 주고, 가족들이 안전하게 대피할 수 있게 하며, 전체 지역사회를 재앙으로부터 보호합니다"라고 말했다. 강력한 조기 경보 시스템을 갖춘 국가들은 그러한 시스템이 없는 국가들보다 재난 사망률이 6배 낮은 것으로 나타났다.​

혁신적인 홍수 예측 모델

펜실베이니아 주립대학교의 연구진들은 AI와 물리 기반 모델링을 결합하여 전 세계적으로 홍수 영향을 예측하는 획기적인 수문학 모델을 개발했다고 Nature Communications에 발표된 연구에 따르면 밝혔다. 이 모델은 전 세계적으로 36제곱킬로미터 정도의 작은 지역을 시뮬레이션할 수 있으며, 데이터가 풍부한 지역에서는 6제곱킬로미터까지 확대할 수 있다.​

"이 모델은 전 세계 수문학의 판도를 바꿀 것입니다"라고 펜실베이니아 주립대학교의 토목 및 환경공학 교수인 Chaopeng Shen이 말했다. 이 시스템은 전 세계 기상 관련 재해의 최대 40%를 차지하고 연간 3,880억 달러의 손실을 발생시키는 증가하는 홍수 위기를 해결한다.​

한편, 미시간 대학교 연구진들은 AI가 전통적인 물리 기반 접근법과 결합될 때 NOAA의 National Water Model의 정확도를 4배에서 6배까지 향상시킬 수 있다는 것을 입증했다. 이 하이브리드 시스템은 홍수 예측의 오류를 식별하고 수정하도록 훈련된 신경망을 사용하여 미국 전역에서 더 신뢰할 수 있는 예측을 제공한다.​

폭풍 해일 예측 가속화

최신 연구에 따르면 AI 모델은 이웃 수준의 정확도를 유지하면서 폭풍 해일 예측 시간을 수 시간에서 수 분으로 단축하고 있습니다. 기존의 수리 역학 모델은 고해상도 시뮬레이션에 상당한 계산 시간이 필요하지만, AI로 훈련된 시스템은 풍장 데이터를 처리해 수 분 만에 상세한 홍수 위험 지도를 생성할 수 있습니다.​

엔지니어들은 딥 러닝 신경망을 기반으로 한 AI 모델을 개발했으며, 이 모델들은 일부 경우 기존 수리 역학 모델보다 해안 수위를 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 이러한 시스템은 제한된 과거 데이터나 아직 발생하지 않은 극한 상황에도 예측을 생성할 수 있습니다.​

AI 모델이 전 세계 홍수 및 폭풍 해일 예측을 발전시키다

과학자들과 기상 조직들은 홍수 및 폭풍 해일 예측을 획기적으로 개선하기 위해 인공지능을 배치하고 있으며, 새로운 연구에 따르면 AI로 강화된 모델은 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 자연재해를 예측할 수 있을 뿐만 아니라 전 세계의 이전에 서비스가 부족했던 지역까지 범위를 확대할 수 있다고 합니다.