AI를 사용하여 홍수와 폭풍 경고: 이점과 한계

DNVN - 작년 9월, 많은 유럽 국가들이 홍수로 큰 피해를 입었는데, 이는 AI를 활용한 첨단 기상 예보 시스템에 의해 예측되었습니다. AI는 더 낮은 비용으로 과거 데이터를 분석하여 예측 정확도를 높이고 기존 모델에 비해 더 뛰어난 결과를 제공하지만, 전문가들은 여전히 ​​AI에는 많은 한계가 있다고 말한다.

소방관들이 오스트리아에서 홍수로 피해를 입은 사람들을 구조했습니다. 사진: 키스톤

영국 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 여러 지역에서 발생하는 경우 재해 예측이 어려워집니다.

찰튼-페레즈 교수는 극한 기상 현상의 가능성을 평가할 때 정확도를 높이기 위해 AI가 기존 예측 도구를 보완해야 한다고 제안했습니다. 이는 데이터 수집 및 분석을 지속적으로 개선해야 할 필요성을 강조합니다.

1월부터 유럽 기상 예보 센터(ECMWF)는 토네이도와 폭염 등 극심한 기상 현상에 대한 신속한 장기 예보를 제공하는 통합 AI 시스템(AIFS)을 구축했습니다. 최근 평가 결과, 이 시스템은 특히 9월 홍수의 원인이 된 폭우를 예측하는 데 효과적인 것으로 나타났습니다.

그러나 과학자들은 극심한 기상 현상의 영향을 전달하는 것이 중요하다고 경고합니다. 특히 기후 변화가 가속화되고 있기 때문입니다. 유럽 ​​환경청(EEA)의 보고서에 따르면, 이 대륙은 현재의 적응 노력을 훨씬 능가하는 심각한 기후 위험에 직면해 있다고 합니다. 가뭄, 산불, 고온, 홍수가 더욱 심해질 것입니다.

또 다른 과제는 데이터 처리입니다. 복잡한 AI 모델은 지속적인 업데이트가 필요하고, 많은 계산 리소스가 필요하며, 이는 기후 변화를 일으키는 배출량 증가에 기여합니다. 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 등 물리적 솔루션에 투자하고, 기후 변화로 인한 위험을 줄이기 위해 홍수 발생 위험이 있는 지역의 개발을 제한할 것을 권고합니다.

비엣 안(t/h)

출처: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/su-dung-ai-de-canh-bao-bao-lut-nhung-hieu-qua-va-han-che/20241016095820496