[중국] 중국과학원 연구팀, 중앙 태평양 엘니뇨 예측 개선하는 새로운 AI 모델 개발

합성곱 신경망 기술 기반으로 AI모델 생성…기후 예측 개선

AI·역학 모델 예측 결합한 하이브리드 모델, 중·동부 태평양 엘니뇨 예측 정확도 높여

중국과학원 대기물리학연구소의 연구팀은 중앙 태평양에서 엘니뇨 현상의 발달과 패턴을 예측하는 데 있어 기존의 전통적인 역학 모델을 능가하는 딥 러닝 알고리즘을 사용한 인공지능 모델을 개발했다. [자료제공 = Pixabay]

 

중국과학원 대기물리학연구소의 연구팀은 중앙 태평양에서 엘니뇨 현상의 발달과 패턴을 예측하는 데 있어 기존의 전통적인 역학 모델을 능가하는 딥 러닝 알고리즘을 사용한 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 밝혔다.

『대기과학의 발전(Advances in Atmospheric Sciences)』에 게재된 이 연구는 AI가 계절 예측을 개선할 잠재력을 갖고 있으며, 기후 예측에서 상당한 발전을 제공한다고 강조했다.

중앙 태평양에서 발생하는 엘니뇨 현상은 지구 기후에 광범위한 영향을 미칠 수 있어 이에 대한 정확한 예측은 대비와 위험 감소 차원에서 중요하다. 연구팀은 딥러닝 기법 중 하나인 합성곱 신경망(convolutional neural network technology) 기술을 기반으로 AI 모델를 만들어, 결합 모델 상호 비교 프로젝트에 사용된 모델이 생성한 해수면 온도(sea surface temperature, SST)에 대해 학습시켰다. 이를 통해 중앙 태평양 엘리뇨 현상과 관련된 SST 이상의 구체적인 형태, 위치 및 시기를 예측하도록 했다.

황핑(HUANG Ping) 본 연구의 교신저자는 "이 연구는 전 세계에 파괴적인 영향을 끼칠 수 있는 엘니뇨와 같은 중대한 기후 현상의 예측을 개선할 수 있는 AI의 잠재력을 보여준다"라고 설명했다.

AI 모델은 특히 중서부 적도 태평양의 SST 이상을 예측할 때 정확도에서 기존의 역학 모델을 능가하는 것으로 나타났다. 또한 AI 모델과 역학 모델의 예측을 결합한 하이브리드 모델은 중부 및 동부 태평양 엘니뇨 사건에 대해 훨씬 더 높은 정확도를 보였다.

연구팀은 주요 기상 현상에 대해 더 빠르고 정확한 경고를 제공하는 것을 목표로, 계절별 기후 예측에서 AI 모델의 적용을 확장하기 위해 딥 러닝의 힘을 더욱 활용할 계획이다.

AI 기반의 예측은 엘니뇨 현상을 대비하고 이를 완화시킬 수 있는 전략을 세우는 데 기여할 수 있기 때문에 이번 연구 결과는 전 세계적으로  발생할 수 있는 재난 위험을 감소시는 데 중요한 영향을 미친다. 또한 AI의 잠재력을 활용함으로써 과학자와 정책 입안자는 기후 관련 문제에 대한 글로벌 회복력을 높이기 위해 협력할 수 있다.

[원문보기]

New AI Model Outperforms Traditional Methods in Predicting Central Pacific El Niño

 

In a recently published study, researchers from the Institute of Atmospheric Physics of the Chinese Academy of Sciences have developed an artificial intelligence (AI) model using deep learning algorithms that outperforms traditional dynamic models in predicting the development and pattern of El Niño events in the central Pacific Ocean.

The study, published in Advances in Atmospheric Sciences, highlights the potential for AI to improve seasonal forecasting and offers significant advances in climate prediction.

El Niño events in the central Pacific Ocean can have far-reaching effects on the global climate, making accurate predictions crucial for preparedness and risk reduction. The new AI model, based on convolutional neural network technology, is trained on sea surface temperature (SST) produced by the models participating in the Coupled Model Intercomparison Projects to predict the specific shape, location, and timing of SST anomalies associated with central Pacific El Niño events.

"This study demonstrates the potential of artificial intelligence to improve predictions of significant climate events such as El Niño that can have devastating effects around the globe," said Prof. HUANG Ping, corresponding author of the study.

The AI model outperforms traditional dynamical models in accuracy, especially in predicting SST anomalies in the west-central equatorial Pacific. In addition, a hybrid model that combines predictions from both the AI model and dynamical models achieves even higher accuracy for central and eastern Pacific El Niño events.

The research team plans to further harness the power of deep learning to expand the application of AI models in seasonal climate forecasting, with the goal of providing earlier and more accurate warnings of major weather events.

The findings have significant implications for disaster risk reduction efforts worldwide, as AI-driven predictions can contribute to improved preparedness and mitigation strategies. By harnessing the potential of AI, scientists and policymakers can work together to increase global resilience to climate-related challenges.

[출처 = Chinese Academy of Siences(https://english.cas.cn/newsroom/research_news/earth/202307/t20230721_333785.shtml) / 2023년 7월 21일]