AI를 활용한 기상 예측 역량의 빠른 발전에 발맞춰 유럽도 자체 기술과 인프라 주권을 확보해야
- AI 기반 기상 예측 모델은 기존 물리 기반(weather physics-based) 예측 방식보다 더 빠른 데다 고해상도 예측을 제공할 수 있음
- 그리고 그 성능이 예상보다 빠르게 향상되면서, 이제 AI 기상 예측은 단순 기술 문제가 아니라 ‘기술 주권’ 차원의 전략 이슈로 떠오름
- 프랑스 기상청의 AI·기상 예측팀 관계자는 AI 기상 예측의 선도 주체들이 연구 기관이나 국가 기상청이 아니라 구글, 애플, 페이스북, 아마존 같은 빅테크(GAFA)라는 점이 큰 문제라고 지적함
유럽형 AI, 즉 기술 주권을 지닌 경쟁력 있는 AI 구축의 필요성
- 유럽중기기상예보센터(ECMWF)의 사무총장은 AI가 빠르게 발전하는 상황에서 외부 모델과 플랫폼에 전적으로 의존할 수는 없다고 우려함
- 기존 물리 기반 모델은 대기의 물리 법칙을 기반으로 복잡한 방정식을 계산하는 방식이라면 AI 기반 모델은 수십 년 치 관측 데이터를 학습해 대기 변화 패턴을 스스로 익힘
- 그는 호라이즌 유럽을 통해 진행되는 기상 예측 프로젝트들을 예로 들며, 이는 단순 연구를 넘어 유럽의 과학·데이터·슈퍼컴퓨팅·개방형 협력을 기반으로 자체 AI 기상 역량을 강화하는 과정임을 강조함
다만, AI 모델에도 여전히 한계는 존재함
- AI 기상 예측 모델은 수십억 개 파라미터를 학습해야 해서 엄청난 계산 자원이 필요한데, 이는 곧 전력·물 소비 증가 문제로 이어짐
- 그러나 전문가들은 장기적으로 보면 충분히 가치 있는 투자라고 옹호하며, 학습 단계에서는 큰 비용이 들지라도 실제 운영 단계에 이르면 훨씬 적은 에너지와 비용으로 운영 가능하기에 더 효율적이라고 설명함
- 또한 AI 모델이 아직 모든 영역에서 우위를 보이는 것은 아니며, 한 전문가는 AI 모델이 학습 데이터에 크게 의존하기 때문에 새로운 극단 기상 상황에는 약할 수 있다고 지적함
전문가들은 결국 하이브리드 모델이 현실적 해법이 될 것으로 보고 있음
- AI는 매우 유용한 도구지만 물리 기반 모델을 완전히 대체하진 못할 것이라는 의견이 나오고 있고 전문가들은 향후 수년간 AI 모델과 기존 모델이 공존하는 시대가 될 것이라 내다봄
