불확실한 기후 전망을 AI는 어떻게 정확도를 높였는가

미국의 유수 기업, 학계, 기관 연구진들이 참여한 기후 모델링 동맹(CLiMA)이 기후 예측의 불확실성을 줄이는 새로운 AI 기후 모델을 개발했습니다

 

기후 연구자들은 예측을 통해 향후 수십 년에 걸쳐 지구의 온도가 얼마나 상승할지 분석하고자 합니다. 하지만 이 분석 작업에 사용되는 소프트웨어는 수십 년 전에 쓰던 오래된 연식의 것들이 많죠.

이러한 구식 소프트웨어 아키텍처는 최근 몇 년 사이에 등장한 최신 기술로 업데이트하기 어려운 실정입니다. 이에 합동연구팀은 인공지능(AI), 신규 소프트웨어 툴, 엔비디아 GPU를 활용하는 새로운 기후 모델을 기초단계부터 고안하고 있습니다.

미국 캘리포니아주립 공과대학(Caltech), MIT, 미국 해군대학원(The Naval Postgraduate School), NASA 제트기 추진 연구실의 과학자들은 기후 모델링 동맹(Climate Modeling Alliance, CLiMA)이라고 하는 프로젝트에 주도적으로 참여하고 있는데요.

MIT의 해양학 교수이자 이 프로젝트의 책임자인 라파엘 페라리(Raffaele Ferrari)는 “컴퓨터는 1960년대 이후로 많은 발전을 거듭해 왔습니다. 현재 우리는 과거에 알고 있던 것보다 더 많은 것들을 알고 있죠. 하지만 많은 부분들이 처음 개발 당시의 기후 모델에 맞춰져 있습니다”라고 말했습니다.

완전히 새로운 기후 모델을 구축하면 기후 연구자들은 운량, 강우, 해빙, 바다 난류 등에 이르는 작은 규모의 환경 현상들을 설명할 수 있게 됩니다.

이러한 변수들은 지리적으로 아주 미세한 현상들이라 기후 모델을 통해서는 정확하게 포착하기 어렵지만 인공지능을 활용한다면 예측 수준을 향상시킬 수 있죠. 인공지능의 예측 능력을 새로운 기후 모델에 적용하게 되면 기존의 모델에 비해 불확실성을 절반 수준으로 줄일 수 있게 됩니다.

연구진은 MIT가 개발한 Julia라는 프로그래밍 언어를 사용한 신규 모델을 개발 중인데요. Julia는 병행성과 분산 연산을 위해 설계돼, 과학자들이 구글 클라우드 상에서 엔비디아 V100 텐서 코어 GPU를 이용해 기후 모델 연산 속도를 올릴 수 있도록 지원합니다.

프로젝트가 진행됨에 따라 연구진은 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)에 있는 GPU기반 서밋(Summit) 시스템 같은 슈퍼컴퓨터뿐 아니라 상용 클라우드 리소스를 사용해 새 기후 모델을 운영할 계획입니다. 이를 통해 해당 기후 모델을 향후 5년 이내에 가동하는 것을 목표로 하고 있죠.

기후 연구의 흐름을 바꾸는 AI

기후 연구자들은 물리학과 열역학 방정식을 이용해 기온, 해수면, 강우 등의 환경 변인들의 발전 양상을 계산합니다. 하지만 지구 전체를 대상으로 하는 이러한 계산 작업은 엄청난 연산을 필요로 하죠. 따라서 기존의 모델을 이용할 경우, 연구진은 지구를 100 제곱 킬로미터의 기준망으로 분할해야 합니다.

연구진은 바다에서 난류로 인해 발생하는 소용돌이와 하늘의 낮은 구름 같은 비교적 작은 기후 현상들에 대한 수학적인 추정치를 사용해, 100킬로미터 단위로 각 블록을 독립적으로 계산합니다. 따라서1킬로미터 미만의 범위까지 측정이 가능하죠. 하지만 기준망을 지구 형태로 재결합시키게 되면 산출값에서 불확실성의 차이가 발생하게 됩니다.

작은 불확실성은 결과에 큰 차이를 가져올 수 있는데요. 특히 기후 과학자들이 정책 입안자들을 위해 지구 평균 기온이 섭씨 2도 이상 상승하는데 걸리는 시간을 추정할 경우도 그렇습니다.

현재 수준의 불확실성은 연구진이 현재 이산화탄소 배출량을 기준으로 지구의 온도가 섭씨 2도 이상으로 오르는 시기를 최소 2040년, 최대 2100년이라고 예측하게 하죠.

페라리 교수는 “이와 같은 차이는 어마어마한 것입니다. 만약 이 격차를 줄일 수 있는 방법이 있다면 수 조 달러 수준의 사회적 비용을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 강우 패턴의 변화 가능성을 보다 더 잘 예측할 수 있게 된다면 도시 공학자들부터 농부에 이르기까지 많은 분야의 전문가들이 필요한 인프라와 대책들을 준비하는데 도움이 될 것입니다”라고 말했습니다.

해양 데이터의 바다로 뛰어들기

MIT연구진은 CliMA의 새로운 기후 모델에서 해양 관련 분야를 구축하는데 주력을 기울이고 있습니다. 지구 표면의 70%를 덮고 있는 바다는 열과 이산화탄소의 저장고입니다. 과학자들은 바다와 관련된 기후 예측을 위해 수온, 염분, 해류 속도 등의 변수들을 살피죠.

여기서 나타나는 역학 중 하나가 물의 난기류입니다. 페라리 교수는 물의 난기류는 바다 속에서 “수많은 작은 폭풍들”처럼 발생한다고 말하며, “휘몰아치는 이런 움직임들을 설명하지 않는다면, 바다가 열과 탄소를 흡수하는 방법에 대해서 과소평가하는 것이죠”라고 말했습니다.

연구자들은 GPU를 사용해 고해상도 시뮬레이션의 해상도를 100 제곱 킬로미터에서 1 제곱 미터로 좁힐 수 있으며, 이로써 불확실성을 극적으로 줄여 나갈 수 있습니다. 하지만 이러한 시뮬레이션들은 가격이 높기 때문에 앞으로 수 십년을 내다보는 기후 모델에 적용하기는 어렵죠.

바로 여기서 바다와 구름의 고해상도 시뮬레이션을 통해 학습한 인공지능 모델이 도움이 될 수 있습니다.

MIT 지구대기행성과학부의 선임 연구원인 크리스 힐(Chris Hill) 박사는 “우리의 목표는 10,000킬로미터 블록 상에서 수천 개의 고해상도 시뮬레이션을 돌리는 것으로, 현재의 기후 모델로는 잡아내지 못하는 소규모 물리학적 현상들을 풀어낼 수 있기를 바랍니다”라고 말했습니다.

이러한 고해상도 시뮬레이션을 통해 무수히 많은 합성 자료들이 생성되는데요. 이 자료들은 드물게 존재하는 실제 측정치들과 결합해 인공지능 모델의 강력한 훈련 데이터 세트를 구성합니다. 인공지능 모델은 해양 난류와 구름 패턴 같은 소규모의 물리적 현상들이 대규모의 기후 변화 요인들에 어떤 영향을 끼치는지 추정하죠.

CliMA 연구진들은 이 인공지능 툴을 새로운 기후 모델 소프트웨어에 연결해 장기적으로 예측의 정확도를 높일 수 있습니다. .

힐 박사는 “우리는 컴퓨터 성능을 끌어올릴 수 있는 GPU기술에 대해 많은 기대를 하고 있습니다”라고 말했답니다.

MIT는 지난 6월, 1주일 간 GPU해커톤을 개최했는데요. 힐 박사가 이끄는 연구진을 비롯해 타 대학 연구진 등 개발자들이 모여 해양 모델링, 융합 플라스마, 천체물리학 프로젝트 수행을 위한 CUDA 병렬 연산 플랫폼과 Julia 프로그래밍 언어를 활용했습니다.

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