최근 인공지능(AI) 기술의 비약적인 발전으로, AI 기반 기상예측 모델은 대규모 전산 자원을 활용하는 날씨 예측 프로그램인 수치예보 모델과 더불어 예보 정확도를 향상시키는 중요한 기술로 주목받고 있다.

기상 선진국들을 중심으로 AI를 활용한 기상예측 모델의 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있으며, AI 기상예측 모델이 기존의 수치예보 모델보다 우수한 성능을 보인다는 연구 결과도 속속 발표되는 등 AI에 기반을 둔 기상예측 모델은 괄목할 만한 성과를 거두고 있다.

대표적인 AI 기상예측 모델로는 구글의 그래프캐스트(GraphCast), 엔비디아의 포캐스트넷(FourCastNet), 화웨이의 팡구웨더(Pangu-Weather)가 있으며, 유럽중기예보센터에서도 자체 개발한 AI 기상예측 모델인 AIFS를 운영하고 있다.

우리 기상청에서도 지상관측을 대체할 수 있는 인공지능을 활용한 위성 산출물 생산, AI 초단기 강수예측 모델 개발, 구글 등 빅테크 기업의 AI 모델과 한국형 수치예보 모델의 결합 운영 등 연구개발 현장에서 다양한 방식으로 AI 기술을 활용하고 있다.

한편 AI 기상예측 모델은 기본적으로 수치예보 모델의 분석 결과를 기반으로 하기 때문에 그 정확도는 상당 부분 수치예보 모델에 의존한다. 또한 AI 기상예측 모델은 과거의 기상·기후 데이터를 학습하여 예측 성능을 높이는 혁신적 기술이지만, 과거에 발생하지 않은 극단적인 기상현상을 예측하는 데에는 한계가 있을 수밖에 없다.

특히 기후변화로 극단적 기상현상이 빈번히 발생하는 현시점에서는 AI 기술만으로는 위험기상 예측에 어려움이 있을 수 있다.

따라서 AI 기상예측 모델의 정확도를 높이기 위해서는 빠른 속도로 발전하는 최신 AI 기술의 도입뿐 아니라 전통적인 수치예보 기술의 지속적인 향상을 위한 선제적 투자가 동반되어야 한다.

이에 기상청에서는 AI 신기술 도입 및 적용과 더불어 한국형 수치예보 모델 개발을 통해 그동안 쌓아온 역량을 바탕으로 수치예보 모델 해상도 향상, 입력 기상관측 자료의 확대, 구름·강수 등을 계산하는 물리과정의 정교화 등 수치예보 모델의 정확도를 한층 더 높이기 위한 기술 개발에도 힘을 쏟고 있다.

향후 AI 기술을 활용한 기상 분야의 발전은 우리가 상상할 수 없을 만큼 빠른 속도로 진행될 것으로 예상된다. 기상청은 AI 기반 기상예측 기술 개발에 박차를 가하는 한편 AI와 수치예보 모델 두 기술 분야의 동반 성장과 융합을 통해 시너지 효과를 창출하여 미래기술 경쟁력 확보를 위한 기반을 마련하고자 지속적인 노력을 기울일 것이다.