이러한 예측 데이터를 통해 농작물 피해를 감소시키고, 최적 운송경로를 계획할 수 있도록 다양한 산업을 지원한다고 업체 측은 설명했다. 나아가 태양광 발전소 등 날씨를 활용하는 전력 생산기관의 전력 거래 및 생산 계획에도 정확한 데이터를 제공함으로써 기관 사업에도 큰 도움이 될 것으로 예상했다.
나우캐스팅 플랫폼은 대표적인 AI 기반 머신러닝 프로세스인 컨볼루션 신경망(CNN)과 생성적 대립 신경망(GAN) 원리를 적용해 기상을 예측한다. 컨볼루션 신경망을 통해 기상 레이더 반사율과 기상 위성 이미지를 다중 레이어화해 학습한 후, 이미지에서 두드러지는 기후적 특징을 도출해낸다. 이후, 생성적 대립 신경망의 반복적인 비교 학습을 통해 탁월한 선명도와 정확도를 갖춘 일기 예보 이미지를 생성한다. 이러한 머신러닝 프로세스를 통해 기존 기상 예보 시스템인 GRAPES(Global & Regional Assimilation and Prediction System)보다 훨씬 정확한 기상 예보 데이터를 더 빠르게 전달할 수 있다.
알리바바 다모 아카데미 머신 인텔리전스 롱진 연구소장은 “알리바바의 첨단 알고리즘과 클라우드 기술을 활용해 나우캐스팅의 역량을 크게 향상 시켰다”며 “이를 통해 기업이 마주한 기상 예측 과제에 원활히 대응하고, 예측 불가한 날씨로 인해 발생하는 리스크를 줄이는데 도움이 되고자 한다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr