위의 그림을 봐 보세요. 데일 듀란(Dale Durran)이 현관문 밖에 세워 놓은 91cm(3피트) 길이의 금속 링 안으로 무작위 빗방울이 끊임없이 떨어집니다. 이는 혼돈의 지구 날씨 속에서 질서를 찾고자 하는 그의 열정의 상징하죠.
워싱턴 대학교의 전임 대기 과학 교수이자 시간제 조각가인 듀란은 끊임없이 변화하는 지구 하늘의 패턴을 설명하는 수십 편의 논문을 공동 저술했습니다. 공기와 물의 끝없는 춤을 수학으로 표현하려는 혼란스러운 도전을 갈망하는 사람들을 위한 분야죠.
2019년 듀란은 AI라는 새로운 도구를 도입했습니다. 그는 대학원생과 마이크로소프트(Microsoft) 연구원과 협력하여 날씨를 예측하는 딥 러닝의 잠재력을 보여주는 첫 번째 모델을 구축했습니다.
정교함은 떨어질지 몰라도 이 모델은 최초의 컴퓨터 기반 예측에 사용된 복잡한 방정식을 능가했습니다. 이러한 방정식의 후손은 이제 세계에서 가장 큰 슈퍼컴퓨터에서 실행되는데요. 대조적으로 AI는 필요한 계산의 기존 부하를 줄이고 훨씬 더 작은 시스템에서 더 빠르게 작동합니다.
“그것은 두 발로 뛰어드는 것이 더 낫겠다는 극적인 계시였습니다”라고 듀란은 회상했습니다.
AI에 대한 밝은 전망
작년에 듀란의 팀은 연구를 한 단계 더 발전시켰습니다. 그들의 최신 신경망은 NVIDIA DGX 스테이션에 있는 4개의 NVIDIA A100 Tensor Core GPU에서 1분 이내에 320개의 6주 예보를 처리할 수 있습니다. 이는 현재 슈퍼컴퓨터가 날씨를 예측하기 위해 합성하는 51개 예보의 6배 이상입니다.
기술이 얼마나 빠르게 진화하고 있는지 보여준 한 예로, 이 모델은 2017년 허리케인 어마가 캐리비안을 통과한 경로를 전통적인 방법과 거의 동일하게 예측할 수 있었습니다. 이 모델은 또한 일주일 예보를 단일 NVIDIA V100 Tensor Core GPU에서 10분의 1초안에 수행했습니다.
듀란은 AI가 수천 개의 예측을 동시에 처리하여 기존 방정식보다 훨씬 적은 리소스로 더 명확한 통계적 그림을 제공할 것으로 예상합니다. 일부에서는 최대 5배 정도의 성능이 향상되고 전력은 훨씬 적게 사용할 수 있을 것으로 예측하고 있습니다.
AI가 위성 데이터를 수집
그 다음 도약은 날씨 관찰자의 시야를 혁신적으로 넓힐 수 있습니다.
현재 날씨 예측에 사용되는 복잡한 방정식은 구름 패턴, 토양 수분, 식물의 가뭄 스트레스와 같은 세부 사항에 대한 방대한 양의 위성 데이터를 쉽게 처리할 수 없습니다. 듀란은 AI 모델로는 가능하다고 믿습니다.
그의 대학원생 중 한 명이 이번 겨울에 인공위성 데이터를 지구 구름 덮개에 직접 통합하는 AI 모델 시연을 목표로 하고 있는데요. 성공한다면 AI가 현재 우주에서 수집되는 다양한 데이터 유형을 사용하여 예측을 개선할 수 있는 방법을 제시할 수 있습니다.
이와는 별도로, 워싱턴 대학의 연구원들은 딥 러닝을 활용해 천문학자들이 별을 추적하는 데 사용하는 그리드를 대기를 이해하는 연구에 적용하고 있는데요. 듀란에 따르면, 새로운 메쉬는 완전히 새로운 스타일의 일기 예보를 작성하는 데 도움이 될 수 있다고 합니다.
좋은 계절의 수확
거의 40년 동안 교육자로 일하면서 듀란은 수십 명의 학생들을 멘토링했으며, 날씨와 기후를 이해하는 데 사용되는 수학인 유체 역학에 대한 교과서 두 권을 집필해 높은 평가를 받았습니다.
그의 학생 중 한 명인 그레첸 멀렌도어(Gretchen Mullendore)는 현재 미국 국립대기연구센터(National Center for Atmospheric Research)의 연구소를 이끌고 있으며, 최고 연구원들과 협력하여 기상 예측 모델을 개선하고 있습니다.
멀렌도어는 “나는 1990년대 후반과 2000년대 초반에 데일과 함께 당시 최신 하드웨어에 수치적 기상 예측을 적용하는 작업을 할 수 있어서 운이 좋았습니다. 과학과 컴퓨터에 흥미를 느끼는 것이 멋진 일이라는 걸 보여주셔서 정말 감사하게 생각합니다”라고 말했습니다.
유산을 이어가다
듀란은 1월에 미국 기상 학회의 가장 권위 있는 영예인 줄 G. 차니(Jule G. Charney) 메달을 받을 예정입니다. 이 상은 오늘날에도 사용되고 있는 기상예보 알고리즘을 1950년대에 존 본 뉴먼(John von Neumann)과 함께 개발한 과학자의 이름을 따서 명명됐죠.
차니는 1979년에 지구 온난화에 관한 최초의 과학 논문 중 하나를 쓴 저자이기도 합니다. 듀란은 그의 발자취를 따라 작년에 워싱턴 포스트에 두 편의 사설을 기고하여 대중이 기후 변화와 CO2 배출량 증가의 영향을 이해할 수 있도록 도왔습니다.
이 사설에서 그는 1976년 첫 직장에서 대기 오염 트렌드를 컴퓨터 모델로 만드는 일에서 열정을 찾았다고 밝혔는데요. 그는 기상학으로 경력을 전환한 것에 대해 “나는 차라리 이 문제의 최전선에서 일하는 낫겠다고 결심했습니다”라고 말했습니다.
기상학은 과학 발전에 대한 그의 열정을 고무시키는 나비 날개만큼이나 미묘한 효과로 악명 높은 분야입니다.