알리바바 그룹의 연구개발 부문인 알리바바 다모 아카데미(DAMO Academy)가 지난 6일 기상 예측 모델 ‘바관 (Baguan)’을 공식 출시했다. ‘다양한 관점에서 관찰한다’는 중국 고전에서 유래한 개념으로 이름 지어진 ‘바관’은 최첨단 AI 기술을 활용해 기상 예측 능력을 획기적으로 변화시킬 전망이다.

 

바관은 1시간에서 최대 10일 이후까지 전례 없는 정확도로 기상 예보를 제공할 수 있는데, 이 머신러닝 모델은 1x1km의 고해상도 공간 예측을 통해 정밀한 기상 예측 정보를 제공하며, 매시간 업데이트된다. 이런 기능들 덕분에 바관은 기후과학, 전력 수요 예측, 재생 에너지 예측, 자연재해 예방 등 여러 분야에서 중요 도구로 활용될 전망이다.

 

알리바바 다모 아카데미의 의사결정 지능 연구소 워타오 인(Wotao Yin) 소장은 "바관은 기술을 통해 더 나은 세상을 만들겠다는 우리의 목표가 이뤄낸 중요한 성과"이라며, "이 첨단 기술은 기후 과학의 수준을 한 단계 끌어올릴 뿐만 아니라 재생 에너지와 농업을 포함하는 다양한 분야에서 지속 가능한 발전을 앞당길 것"이라고 밝혔다.

 

바관의 기술은 'SiamMAE(Siamese Masked Autoencoders)' 구조의 혁신적 활용과 강력한 사전 학습 방식에 기반을 둔다. 이러한 혁신은 복잡한 대기 동역학 데이터에서 정교한 기상 패턴을 발견할 수 있는 역량으로 바관 모델을 강화하며, 자기회귀적 사전 학습 방식을 통해 1시간에서 최대 10일 이후까지 다양한 시공간 범위에서 정밀한 예측을 할 수 있게 한다.

 

바관은 1979년부터 현재까지의 전 세계 기상 데이터를 분석한 유럽중기예보센터(ECMWF)의 재분석 데이터인 ERA5를 활용해 기상 예측을 위한 기초 모델을 구축했다. 여기에 지역 온도, 일사량, 풍속과 같은 주요 지역 기상 지표를 반영해 이번 모델은 더욱 정밀하게 다듬어졌다. 이러한 글로벌-지역 맞춤형 모델링 접근 방식은 바관의 예측 정확도를 지역 수준까지 높이는 동시에 특정 지역의 기상 조건에 맞춘 인사이트를 제공한다.

 

또한, 재생 에너지에 대한 글로벌 수요가 급증하면서, 바관의 정밀한 기상 예측이 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, 이 모델은 재생 에너지 예측의 신뢰성을 크게 높여 더 안정적인 전력 관리가 가능하게 하고 친환경 에너지 소비의 확산을 뒷받침한다.

 

바관의 기상 예측 능력은 이미 중국의 전력 및 에너지 분야에서 전력수요 예측과 재생 에너지 예측 같은 중요 애플리케이션 지원을 위해 활용되고 있다.

 

대표적으로 지난 8월 중국 산둥성에서 예상치 못한 기온 하락이 발생했을 때, 바관은 하루 전에 이런 기온 변화에 따라 전력 수요가 20% 감소할 것을 정확히 예측해 일일 전력 수요 예측 정확도 98.1%를 달성했다. 이를 통해 지역 전력망 운영자들은 효율적으로 전력을 배분하고, 운영 비용을 절감할 수 있었다.

 

워타오 인 소장은 “우리는 수학적 모델링, 시계열 예측 및 설명 가능한 AI 분야에서 오랜 연구 경험을 보유하고 있으며, 이를 통해 고정밀 지역 기상 예측 모델을 개발하고 있다”고 밝히고, “구름량, 극한 풍속, 강수량 등 주요 기상 지표의 예측 성능을 지속적으로 강화하는 것은 물론, 다양한 기후 시나리오 분석을 위한 신기술을 개발해 민간 항공기 기상 경보, 농업 생산, 스포츠 행사 준비 등 더 많은 분야를 지원할 계획”이라고 덧붙였다.

 

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