AI가 날씨는 맞춰도 기후는 못 읽는다…극한기상 예측서 드러난 한계

AI 요약

머신러닝은 날씨 예보의 계산 효율을 크게 개선했지만, 극한기상 예측과 장기 기후 모델링에서는 학습 데이터에 없는 상황에 취약해 한계를 드러냈습니다. 유럽중기예보센터는 2025년 2월 머신러닝 기반 예보 모델 AIFS를 IFS와 함께 운용하기 시작했고 AIFS는 전 지구 데이터를 바탕으로 6시간 뒤 상태를 예측하며 IFS보다 약 1000배 적은 에너지를 사용하고 실행시간도 약 3분으로 IFS의 약 30분보다 짧습니다. 연구진들은 기후 모델 전체를 머신러닝으로 대체하기보다 물리 기반 구조에 일부 기능만 결합하는 하이브리드 접근을 택하고 있으며, 클라이마는 일부 매개변수화(예: 눈 덮임)를 머신러닝으로 처리하되 물리적 제약은 유지하고 미 항공우주국 고다드 우주연구소는 보정과 에뮬레이터에 머신러닝을 활용하고 있습니다.