구글 딥마인드, WeatherNext 3 공개

구글 딥마인드와 리서치가 원본 위성 및 지상 관측 데이터를 직접 입력으로 사용하는 차세대 기상 예보 모델 WeatherNext 3를 공개했다. 기존 모델이 의존하던 분석장(analysis)의 지연과 편향을 해결하기 위해, 정지궤도 위성 모자이크와 ECMWF 분석장을 병행 입력하여 매시간 초기화가 가능해졌다.

주요 기술적 특징

• 해상도 및 속도 향상: 기존 AI 모델 대비 시간 해상도는 6배, 공간 해상도는 약 5배 향상되어 지표 기온과 이슬점을 5km(0.05°) 해상도로 예측한다.
• FGN 아키텍처 적용: FGN(Flow-based Generative Network) 트랜스포머를 통해 반복 샘플링 없이 단일 순전파로 64개 앙상블 멤버를 생성하며, 이는 GenCast와 차별되는 점이다.
• 다중 해상도 출력: 0.05°(관측소 헤드), 0.1°(격자 지표 변수), 0.25°(기압면) 등 세 가지 해상도를 동시에 출력한다.

성능 및 적용

• 정확도 개선: 2m 기온 예측에서 WeatherNext 2 대비 최대 30%, ECMWF ENS 대비 최대 **40%**의 CRPS(Continuous Ranked Probability Score) 개선 효과를 보였다. 강수 예측 초기 선행 시간에서도 IMERG 기준 최대 60%의 오차 감소가 확인되었다.
• 서비스 연동: Google 검색, Gemini, Maps, Earth Engine 등에 순차적으로 적용되며, 중기 강수 예보 정확도는 최대 50% 향상될 것으로 기대된다.
• 데이터 접근성: 모델 가중치는 비공개지만, 출력 데이터는 BigQuery, Earth Engine, Cloud Storage를 통해 제공된다. 실시간 데이터는 약 7~8시간의 지연 후 도착한다.