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[IT뉴스]알리바바, AI로 기상 예측 정확도 높인다

온카뱅크관리자

2024-11-11 16:58:48

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> '바관' 공식 출시…기후과학·전력 수요 예측·재생 에너지 분석 등 활용 
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 (지디넷코리아=김미정 기자)알리바바그룹이 인공지능(AI) 기술로 기상 예측 정확도 늘리기에 나섰다.
 알리바바그룹 연구개발 부문 알리바바 다모 아카데미는 지난 6일 기상 예측 모델 '바관'을 공식 출시했다고 11일 밝혔다. 
 바관은 1시간에서 최대 10일 이후까지 전례 없는 정확도로 기상 예보를 제공한다. 이 모델은 1x1킬로미터(km)의 고해상도 공간 예측으로 정밀한 기상 예측 정보를 제공하며 매시간 업데이트된다. 이에 기후과학을 비롯한 전력 수요 예측, 재생 에너지 예측, 자연재해 예방 등 여러 분야에서 중요 도구로 활용될 것으로 평가받고 있다.
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 <img alt="알리바바 다모 아카데미 첨단 기상 예측 모델 바관 공개 현장. (사진=알리바바)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/11/ZDNetKorea/20241111165853559zwsx.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="67lSqVsdUr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/11/ZDNetKorea/20241111165853559zwsx.jpg" width="658">
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 알리바바 다모 아카데미 첨단 기상 예측 모델 바관 공개 현장. (사진=알리바바)
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 바관 기술은 'SiamMAE(Siamese Masked Autoencoders)' 구조 활용과 사전 학습 방식으로 이뤄졌다. 이를 통해 복잡한 대기 동역학 데이터에서 정교한 기상 패턴을 발견할 수 있는 역량으로 모델을 강화할 수 있다. 자기회귀적 사전 학습 방식을 통해 1시간에서 최대 10일 이후까지 다양한 시공간 범위에서 정밀한 예측을 할 수 있게 돕는다.
 이 모델은 1979년부터 현재까지의 전 세계 기상 데이터를 분석한 유럽중기예보센터(ECMWF)의 재분석 데이터인 ERA5를 활용해 기상 예측을 위한 기초 모델로 이뤄졌다. 여기에 지역 온도와 일사량, 풍속같은 주요 지역 기상 지표를 반영해 더욱 정밀하게 다듬어졌다. 이런 글로벌-지역 맞춤형 모델링 접근 방식은 바관의 예측 정확도를 지역 수준까지 높이는 동시에 특정 지역의 기상 조건에 맞춘 인사이트를 제공한다.
 현재 바관의 기상 예측 능력은 중국 전력·에너지 분야에서 전력수요 예측과 재생 에너지 예측 같은 중요 애플리케이션 지원에 활용되고 있다.
 예를 들어 지난 8월 중국 산둥성에서 예상치 못한 기온 하락이 발생했을 때, 바관은 하루 전에 이런 기온 변화에 따라 전력 수요가 20% 감소할 것을 예측해 일일 전력 수요 예측 정확도 98.1%를 달성했다. 이를 통해 지역 전력망 운영자들은 효율적으로 전력을 배분하고, 운영 비용을 절감할 수 있었다.
 알리바바 다모 아카데미 워타오 인 소장은 "다양한 기후 시나리오 분석을 위한 신기술을 개발해 민간 항공기 기상 경보, 농업 생산, 스포츠 행사 준비 등 더 많은 분야를 지원할 계획이다"고 밝혔다.
 김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)
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