마이크로소프트가 기존 기상 모델의 체계적인 오차를 보정하는 오픈소스 머신러닝 도구를 발표했다. 확률적 편향 보정(Probabilistic Bias Correction, PBC)이라고 불리는 이 기법을 활용하면 기관들이 2~6주 뒤의 날씨를 더 정확하게 예측할 수 있다. 슈퍼컴퓨터나 고성능 GPU가 아닌 일반 CPU에서도 실행된다.
PBC는 예보를 어떻게 개선하나
PBC는 기상 모델이 보이는 전형적인 편향을 학습한 뒤 결과를 조정한다. 예를 들어 오래된 기후 데이터로 학습한 모델이 기온을 실제보다 낮게 예측하는 경향을 파악해 보정한다. 시험 결과, 유럽중기예보센터(ECMWF)의 물리 기반 모델에서 강수 예측 대상의 98%, 기온 예측 대상의 92%에 대해 정확도가 높아졌다. ECMF의 최신 AI 예측 시스템에서는 정확도가 두 배로 향상됐다.
왜 중요한가
가볍고 무료인 이 소프트웨어는 특히 개발도상 지역의 소규모 기상 기관이 값비싼 장비 없이도 도입할 수 있다. 중기 예보가 더 정확해지면 농민은 작물을 보호할 시간을 더 확보하고, 재난 대응 인력은 극한 기상 현상에 대비할 수 있다.
왜 중요한가
일상에서 2~6주 뒤의 날씨를 더 정확히 예측할 수 있다면 폭풍이나 가뭄을 더 일찍 경고해 농민과 지방 당국이 대응할 시간을 벌 수 있다. 비용 부담이 적고 오픈소스로 제공되는 만큼, 고도화된 기상 모델을 운용할 컴퓨팅 역량이 부족했던 지역에도 이 도구가 보급될 수 있다.
