구글, 위성 데이터로 직접 학습한 ‘WeatherNext 3’ 공개…시간당 예보로 정밀도 높여

구글이 전통적인 물리 기반 수치예보 시뮬레이션 대신 실시간 위성 데이터를 직접 학습하는 새 날씨 예측 모델 ‘WeatherNext 3’를 공개했다. 구글은 이 모델이 기존보다 최대 5배 더 세밀한 해상도로, 1시간마다 갱신되는 예보를 제공한다고 밝혔다.

구글 리서치와 딥마인드가 개발한 WeatherNext 3는 이전 세대인 WeatherNext 2와 달리 수치예보모델(NWP) 결과를 학습하지 않는다. 기존 방식은 슈퍼컴퓨터로 계산한 시뮬레이션을 바탕으로 예보를 만들지만, 구글에 따르면 이 과정에는 약 6시간의 지연이 생겨 비·기온처럼 빠르게 변하는 변수에서 오차가 커질 수 있다. 반면 WeatherNext 3는 정지궤도 위성의 최신 관측값을 받아 매시간 새 예보를 생성한다.

구글은 이 모델이 기온과 습도는 5km, 다른 지표 변수는 10km, 바람 등 대기 변수는 25km 해상도로 예측한다고 설명했다. 이는 25km 격자와 6시간 간격을 사용한 WeatherNext 2보다 훨씬 촘촘한 수준이다. 구글은 영국의 기온 예보 사례를 들어, 기존 모델은 화면이 거칠게 보이는 반면 새 모델은 지형의 차이를 더 잘 반영한다고 소개했다.

WeatherNext 3는 기상 관측소 데이터도 함께 학습해 해안선, 계곡, 산악 지형 같은 지역 특성을 더 세밀하게 반영하도록 설계됐다. 구글은 특히 라틴아메리카, 아프리카, 아시아·태평양 지역에서 개선 효과가 클 수 있다고 밝혔다. 기존 지역 예보 모델은 높은 연산 비용 때문에 상대적으로 서비스가 부족했다는 설명이다.

강수 예측도 핵심 개선 분야다. 구글은 위성 기반 IMERG 데이터와 자사 전 지구 강수 분석 자료를 활용해 모델을 학습했고, 중기 예보 기준으로 CRPS 지표가 IMERG 대비 최대 60%, MRMS 대비 30%, 단기 예보의 강우계 자료 대비 10%까지 개선됐다고 밝혔다. 또 100m 높이의 풍속을 예측해 풍력발전 출력 추정에 활용할 수 있고, 구름량과 태양복사량 예측을 통해 태양광 발전량 산정에도 도움을 줄 수 있다고 설명했다.

WeatherNext 3의 예보 데이터는 매시간 갱신되며, 연구자와 기업은 BigQuery와 Earth Engine을 통해 조회하거나 Google Cloud Storage에서 내려받을 수 있다. 현재 이 모델은 구글 검색, Gemini 앱, Google Maps, Google Maps Platform Weather API, Google Earth Engine의 날씨 기능에도 적용됐다. 구글은 하루 이상 앞선 예보에서 강수 예측 정확도가 최대 50% 개선될 수 있다고 밝혔지만, 대기 자체가 본질적으로 불확실한 만큼 공식 예보와 경보는 각국 기상청을 확인해야 한다고 덧붙였다.