마이크로소프트 리서치는 극한 기상 현상, 특히 열대성 사이클론 예측 및 대비 방식을 혁신하는 획기적인 AI 기반 모델 오로라(Aurora)를 개발했다.
오로라는 100만 시간 이상의 다양한 지구물리 데이터로 학습된, AI 기상 모델 중 최대 규모의 데이터셋을 활용한 모델로, 열대성 사이클론 이동 경로 예측에서 놀라운 정확도를 보였다. 이 모델은 기존 시스템보다 약 30% 낮은 오차율로 5일 전 폭풍 경로를 예측할 수 있으며, 5일 예보에서 미국 국립허리케인센터(National Hurricane Center)를 능가한 최초의 머신러닝 모델로 기록됐다.
오로라의 효과는 2023년 7월 필리핀에 상륙한 태풍 독수리(Doksuri) 예측에서 극적으로 입증됐다. 오로라는 실제 상륙 4일 전에 필리핀 상륙을 정확히 예측한 반면, 공식 예보는 태풍이 대만 북부 해안에 머물 것이라 잘못 예측했다. 북대서양과 동태평양 지역의 폭풍에서도, 오로라의 2~5일 예측 정확도는 기존 방식 대비 20~25% 더 높았다.
마이크로소프트 리서치 오로라 팀의 수석 연구원 메건 스탠리(Megan Stanley)는 "태풍과 허리케인 사례에서 알 수 있듯, 단 하루만 미리 알아도 많은 생명을 구할 수 있다"고 설명했다.
오로라의 차별점은 '파운데이션 모델' 접근법에 있다. 이는 비교적 적은 추가 데이터만으로도 특정 임무에 맞게 미세 조정(fine-tuning)할 수 있어, 기상 패턴뿐 아니라 대기질, 해양 파고 등 다양한 환경 현상 예측에도 뛰어난 성능을 보인다. 또한, 기존 슈퍼컴퓨터 기반 시스템이 수 시간 걸리던 예보를 수 초 만에 생성해 약 5,000배의 계산 속도 향상을 이뤘다.
마이크로소프트는 오로라의 소스코드와 모델 가중치를 공개해 대기 예측 연구 발전에 기여하고 있다. 이 기술은 이미 마이크로소프트의 MSN 웨더 앱에 적용되고 있으며, 열대성 사이클론 위험 지역의 재난 구호 계획에도 활용되고 있다.
기후 변화로 극한 기상 현상의 빈도와 강도가 증가하는 가운데, 오로라는 더 정확하고 신속한 경고를 통해 인명 피해를 줄일 수 있는 예측 및 대응 능력의 획기적 진전을 의미한다.