맨체스터대, NVIDIA Earth-2로 영국 전역 대기 오염 예측 모델 개발

맨체스터 대학교 Earth and Environmental Science 학과 David Topping 교수팀이 NVIDIA Earth-2 오픈 AI 모델과 도구를 활용해 영국 전역의 대기 오염 예측 모델을 개발했다. 기존 화학 기반 모델은 연산 비용이 높아 상세도와 실행 빈도에 한계가 있었으나, 이번 접근은 날씨 예측에 사용되던 생성형 프레임워크를 오염 필드에 적용해 효율성을 높였다.

기술적 구현 및 성능

연구팀은 Bristol 소재 영국 국가 AI 슈퍼컴퓨터 Isambard-AI에서 Earth-2 CorrDiff 모델을 학습시켰다. 이 모델은 1년치 영국 오염 데이터를 학습해 2~3 제곱킬로미터 단위의 고해상도 예측을 수행하며, 단일 8-GPU 노드에서 2일 만에 학습을 완료했다. 또한 대기 질 관측 데이터를 직접 사용하는 시간 의존적 예측 모델 Earth-2 StormCast도 추가되어 예측 정확도를 보완했다.

배포 및 확장성

개발된 모델은 NVIDIA DGX Spark(GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩 기반 데스크톱 AI 시스템)에서 추론 및 소규모 재학습이 가능하다. Topping 교수는 수천 달러의 투자로 강력한 AI 모델 개발을 시작할 수 있다고 강조하며, 슈퍼컴퓨터에서 데스크톱으로의 이동이 연구 주체와 속도를 변화시킬 것이라 전망했다.

향후 계획 및 응용

연구팀은 거리 단위(street scale) 해상도 향상을 위해 추가 오픈 데이터를 통합할 계획이다. 또한 정책 시나리오 분석, 천식 환자 대상 지역별 대기 오염 사전 알림, 산불 등 긴급 상황 대응 등에 활용될 예정이다. 다른 국가에서도 유사 모델을 학습할 수 있도록 오픈 소스 학습 데이터와 워크플로우를 공개하는 Open Science 프로젝트도 진행 중이다.