GIST, 구글 AI 기상예측 모델 ‘젠캐스트’ 실제 대기 흐름 차이 확인

광주과학기술원(GIST)은 윤진호 환경·에너지공학과 교수가 이끄는 공동연구팀이 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 인공지능(AI) 기상예측 모델 ‘젠캐스트(GenCast)’가 날씨 예보의 핵심 원리인 ‘나비효과(Butterfly Effect)’를 실제 대기처럼 충분히 재현하지 못하는 근본적인 한계를 규명했다고 31일 밝혔다.

앙상블 예보에서 핵심은 다양한 초기 조건과 예측 결과를 어떤 방식으로 생성하느냐에 있다.

앙상블 예보(Ensemble Forecasting)는 초기 조건이나 모델 설정을 조금씩 바꿔 여러 번 예측을 수행하고, 이를 기반으로 예측의 불확실성과 극한 기상 발생 가능성을 확률적으로 평가하는 방법이다.