일기예보처럼 해빙상태 실시간 공개 목표
미래의 북극 해빙 상태를 좀더 정확하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 시스템이 개발됐다.
26일(현지시간) 영국 남극조사(BAS)와 앨런튜링연구소가 이끄는 국제연구팀은 네이처 커뮤니케이션즈를 통해 북극 해빙 변화를 예측하는 AI 시스템 '아이스넷'(IceNet)을 발표했다. 아이스넷은 두 달 후 해빙의 존재 여부를 거의 95% 정확하게 예측하는 것으로 나타났다.
물리 법칙을 직접 모델링하려는 기존의 예측 시스템과 달리, 아이스넷은 딥러닝을 기반으로 설계됐다는 점에서 북극 해빙이 앞으로 어떻게 변화하는지 훨씬 정확하게 예측할 수 있다. 이를 위해 연구진은 지난 수 천년간의 기후 시뮬레이션 데이터와 수십년간의 관측 데이터로 아이스넷을 학습시켰다.
BAS AI연구소의 과학자 톰 앤더슨은 "아이스넷은 기존 예측 방식보다 수천 배 더 빠르게 작동한다"고 밝혔다. BAS AI연구소의 공동리더이자 앨런튜링연구소의 선임연구원 스콧 호스킹 박사도 "아이스넷의 해빙 예측체계는 기존 예측시스템에서 할 수 없었던 위성 센서와 기후 모델의 데이터를 통합할 수 있다"고 설명했다.
북극과 남극에 나타나는 방대한 얼음층인 해빙은 대기 및 바다와의 관계가 복잡해 예측하기가 매우 어렵다. 북극은 기후변화의 최전선에 있는 지역으로 지난 40년동안 엄청난 온난화를 겪었다. 지난 40년간 기온 상승으로 여름철 북극 해빙 면적이 절반으로 줄었는데, 이는 영국 면적의 약 25배에 달한다. 이러한 급격한 변화는 기후와 북극 생태계뿐 아니라 계절별 해빙 주기에 맞춰 생계를 꾸리고 있는 지역 주민들에게도 타격을 주고 있다.
따라서 해빙 예측 시스템은 북극의 지속 가능성 및 기후변화 대처를 위해 시급히 갖춰야 할 부분이었다. 그러나 북극 해빙을 어떻게 정확하게 예측해야 하는지을 놓고 과학자들은 지난 수십년간 골머리를 앓아야 했다.
앤더슨은 "이제 AI가 해빙을 정확하게 예측할 수 있다는 사실을 입증했다"며 "일기예보처럼 해빙 상태를 실시간 공개할 수 있도록 개발하는 것이 다음 목표"라고 밝혔다. 이어 그는 "AI가 급속한 해빙 손실로 인한 위험을 조기에 알리는 경보 시스템으로 작동할 수 있을 것"으로 기대했다.
개선된 AI의 예측 시스템은 북극 야생동물과 해안 생태계를 해빙 손실로부터 보호하는 새로운 조기경보 시스템이 될 것으로 전망된다.
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