DNVN - 작년 9월, 많은 유럽 국가는 AI를 활용한 첨단 기상 예보 시스템에 의해 예측된 홍수로 큰 피해를 입었습니다. AI는 더 낮은 비용으로 과거 데이터를 분석하여 예측 정확도를 높이고 기존 모델에 비해 더 뛰어난 결과를 제공하지만 전문가들은 여전히 AI에 많은 한계가 있다고 말한다.
소방관들이 오스트리아에서 홍수로부터 사람들을 구조했습니다. 사진: 키스톤영국 레딩 대학교의 앤드류 찰튼-페레즈 교수는 AI 모델이 어떤 경우에는 물리 기반 모델을 능가할 수 있지만 항상 그런 것은 아니라고 말했습니다. AI 예측의 정확도는 입력 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 데이터가 부족하거나 극단적인 사건이 일년 내내 무작위로 다른 지역에서 발생하는 경우, 재난 예측은 어려워집니다.
찰튼-페레스 교수는 극한 기상 현상의 가능성을 평가할 때 정확도를 높이기 위해 AI가 기존 예측 도구를 보완해야 한다고 제안했습니다. 이는 데이터 수집 및 분석을 지속적으로 개선해야 한다는 필요성을 강조합니다.
유럽 기상 예보 센터(ECMWF)는 1월부터 토네이도, 폭염 등 극심한 기상 현상에 대한 신속한 장기 예보를 제공하는 통합 AI 시스템(AIFS)을 배치했습니다. 최근 평가 결과, 이 시스템은 효과적인 것으로 나타났으며, 특히 9월 홍수의 원인이 되는 폭우를 예측하는 데 효과적이었습니다.
그러나 과학자들은 극심한 기상 현상의 영향을 전달하는 것이 매우 중요하다고 경고하며, 특히 기후 변화가 가속화됨에 따라 더욱 그렇다고 말한다. 유럽 환경청(EEA) 보고서에 따르면 이 대륙은 현재의 적응 노력을 훨씬 능가하는 심각한 기후 위험에 직면해 있다고 합니다. 가뭄, 산불, 고온, 홍수가 더 심해질 것입니다.
또 다른 과제는 데이터 처리입니다. 복잡한 AI 모델은 지속적인 업데이트가 필요하고 많은 계산 리소스가 필요하며, 이는 기후 변화를 일으키는 배출량 증가에 영향을 미칩니다. 이 문제를 해결하기 위해, Microsoft와 Google과 같은 대기업은 자사 데이터 센터에 전력을 공급하기 위해 핵에너지를 사용하는 것을 고려하고 있습니다. 전문가들은 또한 홍수 저장 시설과 조기 경보 시스템 같은 물리적 솔루션에 투자하고, 기후 변화로 인한 위험을 줄이기 위해 홍수 발생 위험 지역의 개발을 제한할 것을 권고합니다.
비엣안(t/h)
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출처: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/su-dung-ai-de-canh-bao-bao-lut-nhung-hieu-qua-va-han-che/20241016095820496
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