“구글 딥마인드도 넘지 못한 ‘나비효과’의 벽”…GIST, AI 기상예측 모델 물리적 한계 규명

광주과학기술원(GIST·지스트, 총장 임기철)은 환경·에너지공학과 윤진호 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 밝혔다.

이번 연구는 젠캐스트뿐 아니라 유사한 방식의 AI 기상예측 모델에서도 비슷한 특성이 나타남을 확인해, 현재 널리 쓰이는 성능 지표만으로는 AI 모델이 실제 대기 물리를 제대로 반영하는지 판단하기 어렵다는 점을 보여준다.

그 결과, 기존 수치예보 모델에서는 초기의 작은 오차가 바람·기압·온도 변화 등 대기의 흐름을 따라 점차 증폭되며 다양한 규모로 자연스럽게 퍼져 나가는 ‘나비효과’가 나타난 반면, 젠캐스트에서는 예보 과정에서 주입된 잡음이 실제 대기에서처럼 자연스럽게 확산되지 않고 특정 규모에 머무르며 인위적인 흔적처럼 남는 구조적 한계가 확인됐다.