AI가 기후변화 ‘돌이킬 수 없는 순간’ 예측한다…칼텍, 재귀 신경 연산자로 비가역적 변화 예측임계점 2년 앞서 포착

AI 요약

미국 캘리포니아공과대학교(Caltech) 연구진은 주저자인 아니마 아난드쿠마르 교수 주도로 시간에 따라 물리 법칙이 변하는 상황을 학습하는 재귀 신경 연산자(Recurrent Neural Operator, RNO)라는 딥러닝 모델을 개발해 시스템의 티핑 포인트를 감지할 수 있음을 보였습니다. 단순화된 기후 모델 시뮬레이션에서 RNO는 해양 저층운의 급격한 소멸 시점을 예상되는 티핑 포인트보다 2년 이상 앞서 예측했고, 예측 시점의 오차는 약 11일이었습니다. 연구진은 항공기 날개 주변 유동의 실속 시점 예측에도 성공했으며, 이 접근법이 기후과학·생태학·역학·항공기 설계 등 다양한 분야의 조기 경보 기술로 활용될 가능성을 제시했습니다.