더 정밀하고 강력해진 차세대 글로벌 기상 예측 AI 모델, ‘웨더넥스트 3’를 소개합니다
날씨는 매일 수십억 건의 크고 작은 결정에 영향을 미칩니다. 외출 전 우산을 챙기는 일 처럼 간단한 결정도 있지만, 그보다 훨씬 중요한 결정도 있습니다. 바람과 비, 폭염이나 가뭄과 같은 극한 이상기후는 농업과 글로벌 공급망, 친환경 에너지 생산, 나아가 국가 경제 전반에 연쇄적인 영향을 미칩니다.
최근 몇 년간 AI는 과거 기상 관측기록을 학습해 기존 물리 시뮬레이션 방식보다 더 빠르고 정확하게 날씨를 예측하며 기상학계에 큰 변화를 이끌어냈습니다. 하지만 좁은 지역에서 빠르게 변하는 날씨를 정확하게 예측하는 것은 여전히 난제로 남아 있었습니다. 기존 모델들은 충분한 공간 해상도를 확보하지 못하는 경우가 많았으며, 위성과 같은 관측원에서 제공되는 실시간 관측 데이터를 반영하는 데에도 한계가 있었기 때문입니다.
오늘, 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 구글 리서치(Google Research)는 브라이트밴드(Brightband)의 독립적인 실시간 평가 기준으로, 역대 가장 뛰어나고 정확한 글로벌 기상 예측 AI 모델인 ‘웨더넥스트 3(WeatherNext 3)’를 선보입니다. 웨더넥스트 3는 실시간 관측 데이터를 직접 학습해, 사람들의 삶에 큰 영향을 미치는 기상 변화를 보다 시의적절하고 세밀하게 예측합니다. 특히 위성 원시 데이터(raw satellite data)를 직접 활용해 매시간 고해상도 예보를 도출함으로써, 신뢰할 수 있는 기상 예측 정보를 전 세계 구글 서비스를 통해 제공할 수 있습니다.
전례없는 해상도로 구현하는 빠르고 정밀한 기상 예측
일기예보의 유용성은 시간과 공간을 얼마나 세밀하게 포착할 수 있는지에 달려 있습니다. 웨더넥스트 3는 다양한 공간 해상도의 예보를 매시간 생성하며, 지구 전체의 거대한 대기 흐름부터 지역 특유의 지형지물에 이르기까지 물리 법칙의 일관성을 유지합니다.
웨더넥스트 3는 체감도가 높은 기온과 습도 등의 주요 지표면 변수를 5km 해상도로, 그 밖의 지표 변수는 10km 해상도로, 풍속 등의 상공 대기 변수는 25km 해상도로 시각화합니다. 이는 6시간 간격으로 25km 격자 단위의 예보를 제공했던 이전 모델 웨더넥스트 2(WeatherNext 2) 대비, 전 세계기상 상황을 약 5배 더 높은 해상도로 파악할 수 있는 수준입니다.
웨더넥스트 3의 엔드-투-엔드(End-to-End) 시스템 구조. 모델은 1시간 간격의 실시간 정지궤도 위성 모자이크 데이터와 기존의 과거 기상 분석 데이터를 유연한 단일 FGN(Functional Generative Network) 메시 트랜스포머에 입력합니다. 이를 통해 고밀도 격자형 기상도와 태풍 이동 경로를 도출하며, 각 지상 관측소 단위의 국지 예보까지 한 번에 산출합니다.
영국 지역의 지상 2m 기온 예측 비교. 25km(0.25°) 해상도의 웨더넥스트 2(왼쪽)와 5km(0.05°) 고유 해상도의 웨더넥스트 3(오른쪽). 웨더넥스트 3는 복잡한 지형을 더욱 세밀하게 반영해, 이전 모델에서 나타났던 픽셀화 및 과도한 스무딩(over-smoothed) 현상의 열 표현을 개선했습니다.
전 세계 실제 관측 데이터를 실시간으로 끊김 없이 학습
웨더넥스트 3의 가장 눈부신 발전은 ‘무엇을 학습하는가’에서 시작됩니다. 기존 웨더넥스트 2를 비롯한 대다수 기상 AI는 수치 예보(NWP) 모델에서 생성된 데이터를 기반으로 학습해 왔습니다. NWP 모델은 유용하지만, 슈퍼컴퓨터를 활용하는 복잡한 물리 시뮬레이션으로 데이터에 6시간의 지연이 발생합니다. 이러한 지연은 비구름이나 지표면 온도처럼 빠르게 변화하는 변수를 예측할 때 편향으로 이어질 수 있습니다.
웨더넥스트 3는 세계 정지궤도 위성의 실시간 데이터를 모자이크 형태로 입력받아, 지속적으로 업데이트되는 풍부한 대기 정보를 활용합니다. 이를 통해 가장 최근의 위성 관측 데이터를 기반으로 최대 5km 해상도의 새로운 예보를 매시간 생성할 수 있습니다.
이는 중요한 기상 현상이 빠르게 발달한다는 점에서 특히 중요합니다. 폭풍이나 전선, 비구름대가 갑작스럽게 형성될 경우, 웨더넥스트 3의 빠른 예보 갱신 주기와 고해상도 정보는 효과적인 대응에 필요한 정보를 보다 신속하고 더 구체적으로 제공할 수 있습니다.
기온 및 습도와 같은 일부 기상 변수는 불과 몇 킬로미터 사이에서도 크게 달라질 수 있으며, 이는 특히 해안가나 산골짜기, 산간 지대에 위치한 지역에서 중요합니다. 기존 모델들은 세부 정보가 충분하지 않은 대기 데이터를 기반으로 학습하기 때문에 이러한 국지적 편차를 세밀하게 잡아내는데 어려움이 있었습니다.
웨더넥스트 3는 이를 해결하기 위해 분산된 기상 관측소의 실제 관측 데이터를 직접 모델 학습에 반영했습니다. 그 결과 실제 지형 조건까지 고스란히 반영하며 전 세계를 5km 격자 단위로 정밀하게 예측할 수 있게 되었습니다.
이러한 발전은, 기존의 지역 기상 모델이 요구하는 막대한 슈퍼컴퓨팅 유지 비용으로 인해 그동안 고해상도 예보 혜택을 받기 어려웠던 중남미, 아프리카, 아시아·태평양 지역에 특히 큰 의미가 있습니다. 웨더넥스트 3는 이제 이 지역에 거주하는 수십억 명의 주민과 현지 기업들에게 보다 정밀하고 신뢰할 수 있는 지역 맞춤형 일기예보를 제공할 수 있습니다.
향상된 해상도와 예보 주기에 더해, 웨더넥스트 3에는 친환경 청정에너지 분야를 위한 특화 예측 기능도 새롭게 추가되었습니다. 풍력 터빈 높이와 비슷한 지상 100m 상공의 풍속을 정밀하게 예측해 풍력 발전량을 보다 정확하게 산출할 수 있도록 지원하며, 고해상도의 구름 분포와 일사량을 예측해 태양광 발전소가 지표면에서 받을 수 있는 햇빛의 양을 사전에 가늠하도록 돕습니다.
이러한 데이터는 전 세계 청정에너지 계획에 중요한 역할을 합니다. 전력망 운영사와 재생에너지 개발사는 청정에너지 설비에서 생산할 수 있는 전력량을 보다 정확하게 예측하고, 이를 소비자의 전력 수요에 맞춰 조정할 수 있습니다.
강수 예측 정확도의 획기적인 향상
전 지구 기상 모델에서 강수량을 정확하게 예측하는 것은 오랫동안 매우 어려운 과제였습니다. 비와 눈을 만드는 기상 시스템은 매우 작은 규모에서 빠르게 변화하는 구름의 움직임에 영향을 받기 때문에, 기존의 물리 시뮬레이션 방식만으로는 정확하게 모델링하기가 어려웠습니다. 이로 인해 AI기반 예보에서도 강수 영역이 흐릿하게 예측되거나 강한 비구름대의 경계선을 제대로 포착하지 못하는 경우가 많았습니다.
구글은 이 난제를 풀기 위해 두가지 고품질 강수 데이터를 활용해 웨더넥스트 3를 학습토록 했습니다. 미 항공우주국(NASA)의 위성 기반 강수 관측 데이터인 IMERG(Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM)와 구글이 위성 레이더 데이터를 기반으로 자체 분석·구축한 글로벌 강수 재분석 데이터입니다.
그 결과 강수 예측 정확도가 크게 향상되었습니다. 전 세계 중기 예보에서 기준 모델과 비교 평가한 결과, 연속확률점수(CRPS) 기준으로 IMERG 대비 최대 60%, 미국 차세대 기상 레이더망(MRMS) 대비 30% 더 뛰어난 성능을 보였습니다. 초기 예측 시간대에서도 실제 지상 우량계 측정값과 비교해 10%의 개선을 기록했습니다.
중기 강수확률(강수량 1mm 이상 발생 확률) 예측 비교. 25km 해상도의 웨더넥스트 2(왼쪽)는 강수 영역이 넓게 퍼지고 픽셀화되어 나타나는 반면, 11km 해상도의 웨더넥스트 3(가운데)는 실제 위성 관측 사진(오른쪽)과 거의 똑같이 비구름의 선명한 대류성 강수 띠를 정확하게 잡아냅니다.
연구를 넘어 다양한 서비스와 생태계로 확장
구글의 핵심 목표는 기상 인텔리전스를 고도화해 누구나 유용하게 활용할 수 있게 하는 것입니다. 갑작스러운 풍향 변화를 파악해야 하는 긴급 구조대원부터, 안전한 비행경로를 짜는 항공 관제사, 농작물을 돌보는 농부에 이르기까지 다양한 사람들이 기상 정보를 활용할 수 있습니다.
이러한 기술적 발전을 연구실을 넘어 실제 환경에서 활용할 수 있도록, 구글은 웨더넥스트 3를 주요 제품과 서비스는 물론 다양한 영역에 통합하고 있습니다..
- 고해상도 예보 데이터 제공: 별도의 모델 설정 없이 매시간 업데이트되는 전 세계 기상 예측 데이터를 기존 워크플로우에 바로 통합해 활용할 수 있습니다. 연구원과 개발자, 기업 고객은 빅쿼리(BigQuery)와 어스 엔진(Earth Engine)을 통해 필요한 데이터를 간편하게 조회하거나 구글 클라우드 스토리지(Google Cloud Storage)에서 대용량으로 내려받을 수 있습니다.
- 전 세계 서비스에 순차 적용: 오늘부터 구글 검색, 제미나이 앱, 구글 지도, 구글 맵스 플랫폼의 웨더 API(Weather API), 어스 엔진에 웨더넥스트 3가 순차적으로 적용됩니다. 특히 며칠 뒤 일정을 미리 계획할 때 정확도가 눈에 띄게 개선되었습니다. 하루 이상 뒤의 비 예보 정확도가 최대 50% 향상되었으며, 특히 기존에 예보 정확도가 상대적으로 낮았던 지역일수록 그 변화를 더 확실히 체감할 수 있습니다. 이제 주말 나들이 짐을 싸거나 야외 행사 일정을 잡을 때 한층 정확한 날씨 정보를 바탕으로 안심하고 계획을 세울 수 있습니다.
시시각각 변하는 지구의 대기 현상을 100% 완벽하게 예측하기란 불가능에 가까울지 모릅니다. 하지만 웨더넥스트 3는 실제 관측 데이터를 기반으로 학습하고 기존 모델링 방식의 제약을 넘어섬으로써, 기상 예측이 실제 현장의 날씨를 더욱 정확하게 반영하는 미래에 한 걸음 더 가까이 다가가고 있습니다.
구글의 공간정보 플랫폼과 기후·환경 AI 연구에 대해 더 자세히 확인하시려면 구글 어스 엔진, 알파어스 파운데이션(AlphaEarth Foundations), 어스 AI(Earth AI)를 확인해 보세요.
참고: 공식 기상 예보, 위험 기상 경보 및 공공 안전 관련 안내는 해당 지역의 기상 기관 또는 국가 기상 서비스를 확인하시기 바랍니다.
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