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저는 이제 양쪽에서 구름을 살펴보았습니다: 기후 과학을 위한 AI


기후와 관련하여 우리가 직면한 문제는 복잡합니다. 지구 시스템과 미래를 세부적으로 모델링하려면 매우 강력한 컴퓨터가 필요합니다.


저는 최근 Nvidia의 연구 관리자이자 UC Irvine의 교수인 Mike Pritchard가 이 프로세스와 작동 방식에 대해 이야기하는 것을 들었습니다.



그는 "물리학은 공간에서 시간으로 10배의 규모에 걸쳐 있습니다."라고 말하며 구름 입자가 주변에 수증기가 모이는 것을 선호하는지 여부를 파악하는 것과 같은 연구 문제를 인용했습니다. 그는


"지구를 수백 번 시뮬레이션하고 미래의 많은 '만약' 시나리오를 샘플링하려면 불행히도 가장 강력한 슈퍼컴퓨터를 사용하더라도 그 모든 복잡성에 정의를 내릴 수 없습니다."라고 말했습니다. "한편 미래 기후에 대한 인류의 질문은 시뮬레이션 기술로는 너무 광범위합니다."


문제를 직접 살펴보는 구체적인 예로, 그는 샌디에이고에서 어바인으로 출퇴근하면서 창밖으로 특정 종류의 구름을 본 것에 대해 이야기했습니다.

"수평선에 회색 띠처럼 보입니다."라고 그는 말했습니다. "우리는 그것을 해양층이라고 부릅니다. 해변에서 바람이 불면 추워서 짜증이 납니다. 하지만 중요한 것은 비행기에서 창밖으로 보이는 거대한 낮은 구름의 가장자리라는 것입니다. 샌디에이고에서 하와이로 가는 비행기의 중간 지점에서 볼 수 있는 구름입니다. 그 구름은 지구에서 많은 에너지를 반사하여 그렇지 않았을 때보다 더 시원하게 유지합니다. 그래서 만약 그것이 사라지면... 지구 온난화가 증폭될 것입니다... 하지만 두꺼워지면(그럴 수도 있습니다) 그것은 그것을 약화시킬 것입니다. 그리고 그것은 수조 달러의 불확실성입니다. 그리고 그것은 시뮬레이션 문제입니다. 우리는 이 구름을 시뮬레이션하는 데 매우 높은 해상도가 필요하다는 것을 알고 있으며, 아직 기후 시뮬레이션에 적용할 여유가 없습니다."
시스템의 행렬

프리처드는 또한 '앙상블'이라는 단어를 언급하는데, 이는 기계 학습에서 한 번에 여러 모델을 활용하거나 다른 LLM의 출력을 크라우드소싱하는 것에 대해 이야기하는 데 자주 사용되지만, 날씨 예측에서는 다른 의미를 갖습니다.

그는 "허리케인 하나를 예측하는 것이 아니라 수백 개의 허리케인을 예측합니다. 최선을 바라며 최악의 상황을 대비합니다... 워싱턴 대학의 대기권 전문가 과학자들은 매우 시끄럽고 지저분한 실제 대기권에서 훈련된 이러한 AI 날씨 모델을 수집한 다음, 사후에 조사하여 이런 일을 함으로써 물리학을 배웠는지 묻습니다."라고 말했습니다.
 

Pitchard는 이것이 기술과 어떻게 작동하는지, 그리고 AI 모델이 날씨 예측에 도움을 줄 수 있는 능력에 대한 증거 보관소를 구축하는 것에 대해 이야기했습니다.
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미국 주식 시장에서 선두를 달린 이 회사는 실제로 대기 과학 커뮤니티와 많은 연구 스트림과 협업을 하고 있습니다.이것들은 오픈 소스 도메인 에서 출시되며 다음은 몇 가지 주요 모델입니다.StormCast

연구 - 대기 역학을 에뮬레이트하고, 중규모 날씨 현상을 살펴보고, 예측을 하는 생성 AI 모델을 보여줍니다( 논문 ).CorrDiff

- 고해상도 날씨 예보를 만드는 또 다른 생성 AI 모델입니다( 논문 ). 여기에서 사전 학습된 Corrdiff를 사용하여 AI 기반 다운스케일에 대해 자세히 알아보고 탐색할 수 있습니다 . FourCastNet- 이 모델은 최근 거대한 앙상블을 위해 보정된 구면 푸리에 신경 연산자를

사용하여 전 세계 장소에 대한 25km 해상도의 날씨 예보를 달성합니다 . 사전 학습된 Fourcastnet을 사용하여 중거리 글로벌 예보에 대해 자세히 알아보고 탐색할 수 있습니다 . Earth-2 Platform 은 기업이 이러한 AI 발전을 활용하고 기존의 수치 시뮬레이션을 가속화하여 기후 및 날씨 시뮬레이션의 계산적 병목 현상을 줄이는 데 도움이 되는 디지털 트윈 클라우드 플랫폼입니다. 이러한 발전을 RTX 렌더링 기술과 같은 컴퓨터 그래픽의 발전과 결합하면 과학자들이 특히 기후 변화의 맥락에서 날씨 현상의 복잡성을 탐구, 분석 및 설명하는 데 도움이 되는 지구 기후 및 날씨의 디지털 트윈을 구축할 수 있습니다. 기후 작업에 대한 추가 정보 Pritchard는 또한 대규모 앙상블 AI 날씨 예측에서 최적의 분산을 촉진하는 것에 대해 이야기했으며, AI를 사용하여 가능성이 낮고 영향이 큰 기후 극한 상황을 시뮬레이션하는 새로운 과학에 대한 자세한 내용을 제공하는 새로운 논문을 참조했습니다. 그는 이를 통해 기후 위험 모델러가 극한 날씨 현상을 이해하고 방지하는 데 도움이 되는 새로운 도구를 제공할 것이라고 말했습니다. 지도 - 출처: https://build.nvidia.com/nvidia/corrdiff (다른 옵션은 쉽게 추출 가능) Mike Pritchard 뒤로 및 앞으로










다음은 프리처드가 유용한 AI 모델 측면에서 언급한 것의 또 다른 측면입니다. 그는 기존의 기후 정보학 프로세스를 '오라클에 가는 것'과 같다고 설명했습니다. 그는 대규모 시뮬레이터가 대규모 데이터 세트를 생성하고, 사용자는 이를 마이닝하여 미래 기후에 대한 '만약' 시나리오와 질문을 알리는 데 도움을 받아야 한다고 제안했습니다. 그는 AI 예측이 앞뒤로 실행될 수 있어 사용자가 다른 초기 입력이 주어졌을 때 무엇이 ​​바뀌었을지 더 쉽게 알아낼 수 있다고 덧붙였습니다.

그는 "기존 시뮬레이션의 모든 병목 현상을 경험하지 않고도 미래에 미치는 영향을 더 쉽게 이해할 수 있는 미래에 접어들고 있는지도 모릅니다."라고 말했습니다.
쌍둥이의 힘

결론적으로 프리처드는 또한 우리 세상에서 가장 큰 단일 항목인 세상 자체에 적용되는 디지털 트윈 아이디어에 대해서도 이야기했습니다.

"상호 작용의 정말 중요한 패러다임은 AI 디지털 트윈의 사슬과 폭포라고 생각합니다. ... 따라서 기후의 AI 디지털 트윈과 극한 날씨(이벤트)의 AI 디지털 트윈이 결합된 미래를 상상할 수 있습니다."
현재 연구와 모든 사람이 이 매우 복잡한 문제를 해결하기 위해 하는 일에 고개를 끄덕이며, 프리처드는 빅 데이터 세트를 훨씬 뛰어넘는 기술로 우리 시대의 기후를 해결하는 방법에 대한 생각거리를 제공합니다. 보스턴에서 AI와 지구에 대한 최근 이벤트에서 나온 내용을 계속 지켜봐 주세요.

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