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미국 국립해양대기청(NOAA)이 제공한 위성 이미지는 허리케인 이사이아스가 2026년 10월 9일 금요일에 앨라배마 만과 플로리다 만 연안에 접근하는 모습을 보여줍니다. NOAA/NOAA 캡션 숨기기

허리케인 예보관들은 예측을 위해 인공 지능을 점점 더 많이 사용하고 있으며, 이 기술이 분야를 빠르게 변화시키고 있다고 말합니다.

이번 달 대서양 시즌의 첫 번째 허리케인이 형성되었을 때 AI 모델은 허리케인이 어디로 갈지 예측하는 데 기존 모델을 능가했습니다.

태평양은 허리케인으로 휘몰아치고 있습니다. 대서양은 조용합니다. 엘니뇨를 비난하다

10월 초, 허리케인 이사이아스가 카테고리 2 폭풍으로 플로리다 주 데스틴 근처에 상륙했습니다. 기존 예측 모델은 처음에 이 폭풍이 더 서쪽, 즉 루이지애나 남동쪽으로 향할 것이라고 예측했습니다.

그러나 Google DeepMind의 인공 지능 모델은 이를 곧바로 예측했습니다. 허리케인이 플로리다 팬핸들 서부를 강타할 예정이었습니다.

"특히 Google DeepMind는 지난 몇 년 동안 최적의 표준 모델로 입증되었습니다."라고 마이애미에서 오랫동안 기상학자이자 허리케인 전문가로 활동했으며 이전에 연방재난관리청과 국립허리케인센터(NHC)에 자문을 제공한 Michael Lowry는 말합니다.

"그 모델은 단연코 우리가 본 것 중 최고의 성능을 발휘하는 컴퓨터 모델이었습니다. 기간."

다른 종류의 모델

국립허리케인센터(National Hurricane Center)는 지난해 처음으로 Google DeepMind 모델을 공식 예측에 통합하기 시작했습니다.

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2025년 대서양 허리케인 시즌이 끝나면 예측의 미래는 AI입니다.

마이애미 대학의 허리케인 연구원인 브라이언 맥놀디(Brian McNoldy)는 2025년 대서양 허리케인 시즌이 끝날 무렵에는 이미 폭풍의 경로와 강도를 예측하는 데 가장 좋은 방법 중 하나라고 말했습니다.

일반적으로 새 모델은 처음 출시된 후 개선하는 데 수년이 걸립니다.

McNoldy는 "우리는 익숙하지 않은 일입니다. 새로운 모델이 블록에 등장하여 매우 빠르게 최고의 모델이 되는 것입니다."라고 말합니다. "이것은 처음부터 거의 나온 것인데, 꽤 인상적인 업적입니다."

전통적인 물리학 기반 허리케인 모델은 위성과 항공기에서 측정한 온도, 습도, 압력, 바람 전단과 같은 실시간 대기 데이터를 사용합니다. 그런 다음 복잡한 방정식을 사용하여 폭풍이 이동할 경로와 강도를 예측합니다.

AI 모델은 매우 다르게 작동합니다. 즉, 역사에 더 많이 의존합니다. 대기 데이터와 함께 과거 수천 건의 폭풍을 분석하여 패턴을 식별합니다.

"AI 모델은 현재 사진 외에는 분위기에 대해 실제로 아는 것이 없습니다."라고 Lowry는 말합니다. "그 외에도 예측을 하기 위해 대기의 지배 방정식인 물리학에 의존하지 않습니다."

유엔 보고서는 미국의 기후 오염이 크게 증가했다고 강조합니다.

이러한 모델을 설계하고 개발하는 대부분의 사람들은 기상학자도 아니라고 Lowry는 말합니다. "그들은 소프트웨어 엔지니어이며 신경망을 개발하고 있습니다."

"신경망"은 인간의 두뇌를 모델로 하고 방대한 양의 데이터에서 패턴을 찾도록 훈련된 일련의 컴퓨터 알고리즘입니다.

결과적으로 모델은 "블랙박스"처럼 보일 수 있다고 Lowry는 말합니다. "우리는 예측이 왜 맞는지 알 수 없습니다. 또한 예측이 잘못된 이유도 모릅니다."

기상학자가 자신이 완전히 이해하지 못하는 시스템에 의존한다는 것은 불안할 수 있습니다. 특히 폭풍우가 치는 동안에는 수백만 명의 사람들이 자신의 예측에 의존할 수 있습니다.

McNoldy는 "우리는 왜 올바른 답을 얻고 있는지 알고 싶어하기 때문에 우리를 다소 불편하게 만듭니다."라고 말합니다. "그리고 우리는 그렇지 않다고 생각합니다. 아니면 적어도 그 이유는 모르겠습니다."

하지만 모든 AI 모델이 좋은 성능을 발휘하는 것은 아닙니다. Lowry는 입증되지 않은 일기예보 AI 모델이 많이 있다고 말합니다.

몇 가지 함정에도 불구하고 지금까지 가장 정확한 것으로 입증된 두 가지 모델은 Google DeepMind와 영국에 있는 ECMWF(유럽 중기 기상예보 센터)가 개발한 모델입니다.

2026년 10월 10일 토요일, 플로리다주 데스틴에서 허리케인 이사이아스의 여파로 사람들이 무너진 보트 하우스에서 소지품을 회수하고 있습니다. Google Deepmind의 AI 모델은 폭풍의 경로를 예측하는 데 있어 기존의 물리 기반 모델을 능가했지만 폭풍의 강도를 예측하는 데는 효과적이지 않았습니다. Gerald Herbert/AP 캡션 숨기기

모델의 "혼합"에 의존

국립 허리케인 센터(National Hurricane Center)의 예보관들은 공식 예보를 종합할 때 AI와 기존의 여러 입증된 모델을 사용합니다.

NHC 이사인 Michael Brennan은 "폭풍마다 예측 문제가 다릅니다."라고 말합니다. "그래서 우리는 합의된 접근 방식을 취하고 최고의 모델을 혼합하여 사용합니다."

그리고 대중에게 무엇을 말해야 할지 결정하기 전에 이러한 모델의 결과를 해석해야 하는 사람은 여전히 ​​인간입니다.

NHC는 허리케인이 발생하는 동안 6시간마다 업데이트를 제공합니다. 모델 자체가 때때로 한 업데이트에서 다음 업데이트까지 급격한 변화를 보일 수 있습니다. 예측자는 이러한 변화하는 예측을 사람들이 조치를 취할 수 있는 명확한 지침으로 변환해야 합니다.

"인간 예측가가 제공하는 많은 기능 중 하나는 연속성입니다"라고 Brennan은 말합니다. "우리는 허리케인 예측을 위험 공간으로 변환하기 위해 우리의 전문 지식과 이해를 활용하고 있으며, 이것이 바로 사람들이 정말로 주의를 기울여야 하는 것입니다."

과학자들은 빠른 발전을 기대한다

Google DeepMind 모델에는 아직 약간의 작업이 필요하다고 Brennan은 말합니다. 이사이아스의 경로를 추적하는 데 있어 다른 모델보다 뛰어났지만 폭풍의 강도 또는 강도를 결정하는 데 있어서 NHC의 혼합 예측만큼 뛰어난 성능을 발휘하지는 못했습니다.

폭풍우가 지나간 지 몇 년이 지난 후, 청소팀은 잔해와 감상적인 부분을 꼼꼼하게 분리합니다.

Brennan의 팀은 모델 개선을 돕기 위해 Google DeepMind에 정기적인 피드백을 제공합니다. Google은 이 기사에 대한 NPR의 질문에 응답하지 않았습니다.

Brennan은 "예측의 미래는 항상 변화해 왔습니다"라고 말했습니다. "이러한 개선을 주도하는 것은 결코 한 가지가 아닙니다."

며칠 전까지만 해도 예보관들이 폭풍이 얼마나 강할지 예측할 수 없었던 것은 그리 오래되지 않았습니다. 예측 모델의 발전과 위성과 비행기를 통해 수집된 더 나은 데이터로 인해 상황이 바뀌었습니다.

"강도 예측 측면에서 오류는 [허리케인] 카트리나 당시의 오류의 절반 정도입니다."라고 Brennan은 말합니다.

기상학자인 Michael Lowry는 AI의 흥미로운 점은 AI가 얼마나 빨리 개선되고 있는지라고 말합니다. AI 업데이트는 기껏해야 매년 업데이트되는 기존 모델과 달리 몇 달 또는 몇 주 밖에 걸리지 않습니다.

Lowry는 "그들은 우리가 10년, 10년 또는 그 이상이 걸렸을 기술과 허리케인 예측을 1년 동안 발전시키고 있습니다"라고 말합니다.

그러나 AI가 빠르고 강력하게 등장하더라도 인공지능이 사람을 대체하는 것에 대해 걱정하지 않는다고 Lowry는 말합니다.

Lowry는 "저는 AI에 대한 실존적 위기를 느끼지 않습니다."라고 말합니다. "어쨌든 우리 사업에 도움이 될 것 같아요."

편집자: Rachel Waldholz

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