인공 지능을 활용하는 분야가 점점 늘고 있는 가운데 기후 변화와 예측에도 이를 활용하기 위한 연구가 이어지고 있는데요. 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 엔비디아 GPU를 활용해 태풍 및 호우 피해 예측 시스템인 글로브넷(GlobeNet)과 딥레인(DeepRain)의 기계 학습을 진행하고 있는 것으로 알려졌습니다.
KISTI 연구진은 심화 학습(Deep Learning) 기술과 기존의 예측 방식을 결합해 GPU 가속 슈퍼컴퓨터로 수치화된 날씨 모델을 생성해, 태풍 예보의 속도 및 정확성을 향상시키는 작업을 진행 중하고 있는데요. 이를 통해 정확한 태풍의 경로와 강도를 파악하면 기상 관련 기관들이 이에 대비한 행동을 할 수 있도록 도울 수 있다는군요.
이를 위해 KISTI 연구진은 엔비디아 GPU를 기반으로 케라스(Keras) 툴킷 및 텐서플로우(TensorFlow) 딥 러닝 프레임워크에 cuDNN을 활용, 이들 모델의 트레이닝을 진행했고, 트레이닝 된 모델의 배포에는 AWS(아마존 웹 서비스)의 클라우드 GPU를 사용했습니다.
지금까지 KISTI에서 개발된 시스템은 태풍의 경로는 물론 이로 인한 강우량을 1-2시간 앞서 예측할 수 있는데요. 연구진은 내년까지 예측 시간을 6시간 전으로 늘리고, 최종적으로 실제 피해 대책에 효과를 거둘 수 있는 3일 전까지 선제 예측할 수 있도록 기술을 발전 시킬 예정입니디ㅏ.
이같은 KISTI의 연구 성과는 오는 31일, 엔비디아가 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 개최하는 ‘딥 러닝 데이 2017(DEEP LEARNING DAY 2017)’에서 공개될 예정입니다.
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