알리바바, AI로 기상 예측 정확도 높인다 작성일 11-11 146 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">'바관' 공식 출시…기후과학·전력 수요 예측·재생 에너지 분석 등 활용</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="PtyW96hLuw"> <p dmcf-pid="QZSvBfOJFD" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)<span>알리바바그룹이 </span><span>인공지능(AI) 기술로 기상 </span><span>예측 </span><span>정확도 </span><span>늘리기에 </span><span>나섰다.</span></p> <p dmcf-pid="x9pUdg1mzE" dmcf-ptype="general">알리바바그룹 연구개발 부문 알리바바 다모 아카데미는 지난 6일 기상 예측 모델 '바관'을 공식 출시했다고 11일 밝혔다. </p> <p dmcf-pid="ygMROv8tuk" dmcf-ptype="general">바관은 1시간에서 <span>최대 10일 이후까지 전례 없는 정확도로 기상 예보를 제공한다. 이 모델은 1x1킬로미터(km)의 고해상도 공간 예측으로 정밀한 기상 예측 정보를 제공하며 매시간 업데이트된다. 이에 기후과학을 비롯한 전력 수요 예측, 재생 에너지 예측, 자연재해 예방 등 여러 분야에서 중요 도구로 활용될 것으로 평가받고 있다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="WhED1UNf7c" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="알리바바 다모 아카데미 첨단 기상 예측 모델 바관 공개 현장. (사진=알리바바)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/11/ZDNetKorea/20241111165853559zwsx.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="67lSqVsdUr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/11/ZDNetKorea/20241111165853559zwsx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 알리바바 다모 아카데미 첨단 기상 예측 모델 바관 공개 현장. (사진=알리바바) </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="YLQxmlf5pA" dmcf-ptype="general"><span>바관 기술은 'SiamMAE(Siamese Masked Autoencoders)' 구조 활용과 사전 학습 방식으로 이뤄졌다. 이를 통해 복잡한 대기 동역학 데이터에서 정교한 기상 패턴을 발견할 수 있는 역량으로 모델을 강화할 수 있다. 자기회귀적 사전 학습 방식을 통해 1시간에서 최대 10일 이후까지 다양한 시공간 범위에서 정밀한 예측을 할 수 있게 돕는다.</span></p> <p dmcf-pid="GTms0qkP3j" dmcf-ptype="general">이 모델은 1979년부터 현재까지의 전 세계 기상 데이터를 분석한 유럽중기예보센터(ECMWF)의 재분석 데이터인 ERA5를 활용해 기상 예측을 위한 기초 모델로 이뤄졌다. 여기에 지역 온도와 일사량, 풍속같은 주요 지역 기상 지표를 반영해 더욱 정밀하게 다듬어졌다. 이런 글로벌-지역 맞춤형 모델링 접근 방식은 바관의 예측 정확도를 지역 수준까지 높이는 동시에 특정 지역의 기상 조건에 맞춘 인사이트를 제공한다.</p> <p dmcf-pid="HTms0qkPFN" dmcf-ptype="general"><span>현재 바관의 기상 예측 능력은 중국 전력·에너지 분야에서 전력수요 예측과 재생 에너지 예측 같은 중요 애플리케이션 지원에 활용되고 있다.</span></p> <p dmcf-pid="XhED1UNfza" dmcf-ptype="general"><span>예를 들어 지난 8월 중국 산둥성에서 예상치 못한 기온 하락이 발생했을 때, 바관은 하루 전에 이런 기온 변화에 따라 전력 수요가 20% 감소할 것을 예측해 일일 전력 수요 예측 정확도 98.1%를 달성했다. 이를 통해 지역 전력망 운영자들은 효율적으로 전력을 배분하고, 운영 비용을 절감할 수 있었다.</span></p> <p dmcf-pid="ZBF3MnXD0g" dmcf-ptype="general"><span>알리바바 다모 아카데미 워타오 인 소장은 "</span><span>다양한 기후 시나리오 분석을 위한 신기술을 개발해 민간 항공기 기상 경보, 농업 생산, 스포츠 행사 준비 등 더 많은 분야를 지원할 계획이다"고 밝혔다.</span></p> <p dmcf-pid="5CkE5paVuo" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '티맵'이 독차지한 모바일 길안내 시장…KT '원내비' 내년 1월 서비스 접는다 11-11 다음 스마트폰으로 식품 신선도 측정…생기원 '황화수소 가스 센서' 개발 11-11 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
