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제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어(오른쪽에서 두 번째)가 지난 24일 제주 서귀포시 국립기상과학원에서 기자들의 질문에 답하고 있다. 왼쪽부터 쉬레이야 아그라왈 구글 소프트웨어 엔지니어, 유키 혼다 세계기상기구(WMO) 통합 처리 및 예보 시스템 과장, 제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어, 데이비드 존 가네 지구시스템을 위한 기계통합학습(MILES) 그룹 리더. 기상청 제공
제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어(오른쪽에서 두 번째)가 지난 24일 제주 서귀포시 국립기상과학원에서 기자들의 질문에 답하고 있다. 왼쪽부터 쉬레이야 아그라왈 구글 소프트웨어 엔지니어, 유키 혼다 세계기상기구(WMO) 통합 처리 및 예보 시스템 과장, 제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어, 데이비드 존 가네 지구시스템을 위한 기계통합학습(MILES) 그룹 리더. 기상청 제공
기상청이 엔비디아와의 협업으로 인공지능(AI) 초단기 강수 예측 모델 ‘나우알파’(NowAlpha)를 2027년까지 고도화한다.
기상청 국립기상과학원은 지난 24~26일 세계기상기구(WMO)와 공동으로 진행한 ‘WMO 인공지능 초단기 예측 시범 사업 워크숍’에서 기상청과 카이스트가 엔비디아의 기술 등을 활용해 개발 중인 AI 초단기 강수 예측 모델 ‘나우알파’를 소개했다. 나우알파는 과거 기상 레이더 관측 영상을 학습해 향후 6시간까지 강수 예측을 10분 단위마다 도출하는 모델이다. 예측 도출엔 약 1분 안팎의 시간이 소요된다.
이혜숙 국립기상과학원 인공지능기상연구과장은 “AI 기반 초단기 예측 모델은 학습까지 오랜 시간이 걸리지만 학습 이후에는 향후 6시간이든 14일 후까지든 40초에서 1분 이내에 예측 결과를 보여준다”고 설명했다.
기상청은 엔비디아의 비디오 생성 AI 모델인 ‘코스모스’를 활용해 나우알파의 예측 정확도 등 성능을 높이고 있다. 기상청 관계자는 “나우알파를 여러 기법으로 고도화하고 있다”며 “2027년까지 현재보다 발전된 형태의 모델로 개선할 예정”이라고 설명했다.
제주 송현주 기자
Copyright ⓒ 서울신문 All rights reserved. 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지
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제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어(오른쪽에서 두 번째)가 지난 24일 제주 서귀포시 국립기상과학원에서 기자들의 질문에 답하고 있다. 왼쪽부터 쉬레이야 아그라왈 구글 소프트웨어 엔지니어, 유키 혼다 세계기상기구(WMO) 통합 처리 및 예보 시스템 과장, 제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어, 데이비드 존 가네 지구시스템을 위한 기계통합학습(MILES) 그룹 리더. 기상청 제공
제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어(오른쪽에서 두 번째)가 지난 24일 제주 서귀포시 국립기상과학원에서 기자들의 질문에 답하고 있다. 왼쪽부터 쉬레이야 아그라왈 구글 소프트웨어 엔지니어, 유키 혼다 세계기상기구(WMO) 통합 처리 및 예보 시스템 과장, 제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어, 데이비드 존 가네 지구시스템을 위한 기계통합학습(MILES) 그룹 리더. 기상청 제공
기상청이 엔비디아와의 협업으로 인공지능(AI) 초단기 강수 예측 모델 ‘나우알파’(NowAlpha)를 2027년까지 고도화한다.
기상청 국립기상과학원은 지난 24~26일 세계기상기구(WMO)와 공동으로 진행한 ‘WMO 인공지능 초단기 예측 시범 사업 워크숍’에서 기상청과 카이스트가 엔비디아의 기술 등을 활용해 개발 중인 AI 초단기 강수 예측 모델 ‘나우알파’를 소개했다. 나우알파는 과거 기상 레이더 관측 영상을 학습해 향후 6시간까지 강수 예측을 10분 단위마다 도출하는 모델이다. 예측 도출엔 약 1분 안팎의 시간이 소요된다.
이혜숙 국립기상과학원 인공지능기상연구과장은 “AI 기반 초단기 예측 모델은 학습까지 오랜 시간이 걸리지만 학습 이후에는 향후 6시간이든 14일 후까지든 40초에서 1분 이내에 예측 결과를 보여준다”고 설명했다.
기상청은 엔비디아의 비디오 생성 AI 모델인 ‘코스모스’를 활용해 나우알파의 예측 정확도 등 성능을 높이고 있다. 기상청 관계자는 “나우알파를 여러 기법으로 고도화하고 있다”며 “2027년까지 현재보다 발전된 형태의 모델로 개선할 예정”이라고 설명했다.
제주 송현주 기자
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제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어(오른쪽에서 두 번째)가 지난 24일 제주 서귀포시 국립기상과학원에서 기자들의 질문에 답하고 있다. 왼쪽부터 쉬레이야 아그라왈 구글 소프트웨어 엔지니어, 유키 혼다 세계기상기구(WMO) 통합 처리 및 예보 시스템 과장, 제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어, 데이비드 존 가네 지구시스템을 위한 기계통합학습(MILES) 그룹 리더. 기상청 제공
제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어(오른쪽에서 두 번째)가 지난 24일 제주 서귀포시 국립기상과학원에서 기자들의 질문에 답하고 있다. 왼쪽부터 쉬레이야 아그라왈 구글 소프트웨어 엔지니어, 유키 혼다 세계기상기구(WMO) 통합 처리 및 예보 시스템 과장, 제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어, 데이비드 존 가네 지구시스템을 위한 기계통합학습(MILES) 그룹 리더. 기상청 제공
기상청이 엔비디아와의 협업으로 인공지능(AI) 초단기 강수 예측 모델 ‘나우알파’(NowAlpha)를 2027년까지 고도화한다.
기상청 국립기상과학원은 지난 24~26일 세계기상기구(WMO)와 공동으로 진행한 ‘WMO 인공지능 초단기 예측 시범 사업 워크숍’에서 기상청과 카이스트가 엔비디아의 기술 등을 활용해 개발 중인 AI 초단기 강수 예측 모델 ‘나우알파’를 소개했다. 나우알파는 과거 기상 레이더 관측 영상을 학습해 향후 6시간까지 강수 예측을 10분 단위마다 도출하는 모델이다. 예측 도출엔 약 1분 안팎의 시간이 소요된다.
이혜숙 국립기상과학원 인공지능기상연구과장은 “AI 기반 초단기 예측 모델은 학습까지 오랜 시간이 걸리지만 학습 이후에는 향후 6시간이든 14일 후까지든 40초에서 1분 이내에 예측 결과를 보여준다”고 설명했다.
기상청은 엔비디아의 비디오 생성 AI 모델인 ‘코스모스’를 활용해 나우알파의 예측 정확도 등 성능을 높이고 있다. 기상청 관계자는 “나우알파를 여러 기법으로 고도화하고 있다”며 “2027년까지 현재보다 발전된 형태의 모델로 개선할 예정”이라고 설명했다.
제주 송현주 기자
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제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어(오른쪽에서 두 번째)가 지난 24일 제주 서귀포시 국립기상과학원에서 기자들의 질문에 답하고 있다. 왼쪽부터 쉬레이야 아그라왈 구글 소프트웨어 엔지니어, 유키 혼다 세계기상기구(WMO) 통합 처리 및 예보 시스템 과장, 제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어, 데이비드 존 가네 지구시스템을 위한 기계통합학습(MILES) 그룹 리더. 기상청 제공
기상청이 엔비디아와의 협업으로 인공지능(AI) 초단기 강수 예측 모델 ‘나우알파’(NowAlpha)를 2027년까지 고도화한다.
기상청 국립기상과학원은 지난 24~26일 세계기상기구(WMO)와 공동으로 진행한 ‘WMO 인공지능 초단기 예측 시범 사업 워크숍’에서 기상청과 카이스트가 엔비디아의 기술 등을 활용해 개발 중인 AI 초단기 강수 예측 모델 ‘나우알파’를 소개했다. 나우알파는 과거 기상 레이더 관측 영상을 학습해 향후 6시간까지 강수 예측을 10분 단위마다 도출하는 모델이다. 예측 도출엔 약 1분 안팎의 시간이 소요된다.
이혜숙 국립기상과학원 인공지능기상연구과장은 “AI 기반 초단기 예측 모델은 학습까지 오랜 시간이 걸리지만 학습 이후에는 향후 6시간이든 14일 후까지든 40초에서 1분 이내에 예측 결과를 보여준다”고 설명했다.
기상청은 엔비디아의 비디오 생성 AI 모델인 ‘코스모스’를 활용해 나우알파의 예측 정확도 등 성능을 높이고 있다. 기상청 관계자는 “나우알파를 여러 기법으로 고도화하고 있다”며 “2027년까지 현재보다 발전된 형태의 모델로 개선할 예정”이라고 설명했다.
제주 송현주 기자
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