AI가 일기예보를 개선하는 방법

작가 앤디 첸 | 2024년 3월 4일 | 일체 포함, 모두, 추천

인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 모델이 더욱 정확한 예측을 할 수 있게 됨에 따라 조직은 이러한 기술의 요구 사항에 보조를 맞추기 위해 데이터 스토리지 솔루션을 채택해야 합니다.

대기는 복잡하고 혼란스러운 시스템이기 때문에 일기예보는 오랫동안 어려운 노력이었습니다. 수세기 동안 예측은 단순한 경험적 방법과 과거 관측치의 추정을 기반으로 했지만 20세기에 도플러 레이더, 컴퓨터 모델링, 기상 위성이 등장하면서 이 분야에 혁명이 일어났습니다. 이러한 기술을 통해 기상학자들은 대기의 역학을 더 잘 이해하고 미래 기상 조건을 더 정확하게 예측할 수 있었습니다.

기술이 발전할수록 일기예보는 더욱 정확해지고 좋아지고 있습니다. 오늘날 우리는 그 어느 때보다 뛰어난 컴퓨팅 능력을 보유하고 있을 뿐만 아니라 향상된 데이터 모델링과 전 세계 장치의 데이터 포인트 확산을 누리고 있습니다. 우리는 강력한 데이터 분석과 머신러닝을 보유하고 있습니다. 이러한 기술은 모두 인공 지능(AI) 솔루션이 복잡한 패턴을 식별하고 인상적인 예측을 할 수 있도록 하는 구성 요소입니다. 이용 가능한 최고의 기술을 사용하는 AI는 예측 정확도와 정밀도에서 큰 도약을 이룰 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.

AI가 일기예보를 어떻게 변화시키고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

일기예보에서 AI의 역할

AI는 대규모 데이터세트를 처리하고 표준 컴퓨팅과 다른 방식으로 추론할 수 있습니다. 컴퓨터는 데이터를 처리하고 해당 정보를 기반으로 계산을 수행할 수 있지만 AI는 한 단계 더 나아가 데이터에 아직 없는 추론을 수행할 수 있습니다. AI 시스템은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습할 수 있기 때문에 인간이 감지하기 어려운 패턴을 식별하고 예측할 수 있기 때문입니다. 대량의 데이터를 이해하는 능력은 AI가 초인적인 수준의 성능을 달성할 수 있게 해줍니다.

AI 애플리케이션이 설정되면 계속해서 정보를 수집하고 머신러닝을 통해 학습할 수 있습니다. AI는 작업자의 입력 없이 24시간 내내 데이터를 관찰하고 분석할 수 있습니다. 이러한 지속적인 분석을 통해 AI는 학습할 수 있는 방대한 양의 데이터를 제공하므로 시간이 지남에 따라 예측을 개선할 수 있습니다. AI는 더 많이 학습할수록 예측이 더 똑똑해지고 정확해집니다. 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하는 능력은 전통적인 일기 예보 방법에 비해 AI가 갖는 주요 장점 중 하나입니다.

날씨에는 실제로 패턴이 있기 때문에 AI는 어떤 현재 조건이 어떤 기상 현상으로 이어지는지 점차적으로 학습하는 동시에 이러한 패턴에서 이상 현상이 언제 발생하고 이후에 어떤 일이 발생하는지에 대한 정보를 통합합니다. 이러한 머신러닝 과정과 데이터 분석을 통해 AI 시스템은 미래에 인간보다 더 정확하고 정확한 예측을 할 수 있습니다. 공무원이 잠재적으로 파괴적인 폭풍이나 토네이도에 대해 대중에게 더 빨리 경고할수록 더 나은 사람들이 자신과 집을 준비하고 해당 지역을 떠나 부상과 재산 피해 또는 경우에 따라 사망을 줄일 수 있기 때문에 이는 매우 가치가 있습니다.

일기 예보에서 AI의 가장 흥미로운 가능성은 주로 실험 단계에 있지만 AI를 기존 수치 기반 예측 모델에 통합하는 데에는 많은 가능성과 잠재적 가치가 있습니다. 일부 회사에서는 데이터 밀도 때문에 이전에는 모델을 사용할 수 없었던 새롭고 복잡한 데이터 포인트를 기존 모델에 추가한 결과를 테스트하고 있습니다. 이 정보에는 수증기, 구름량, 대기풍 등 위성으로 측정한 내용이 포함될 수 있습니다. AI를 사용하여 밀도가 높은 데이터를 구문 분석하고 이를 표준 모델의 예측 결과와 결합하면 이러한 예측이 더욱 정확하고 정밀해질 수 있습니다.

AI가 진정으로 뛰어난 또 다른 영역은 업계에서 "현재 예측(nowcasting)"이라고 부르는 것, 즉 향후 몇 시간 동안의 기상 조건을 예측하는 것입니다. ㅏ 패스트컴퍼니 기사 최근에 "AI 회사인 DeepMind는 다음 1시간 30분 안에 비를 예측하는 데 있어 기존의 물리 기반 모델을 능가하는 딥 러닝 도구를 구축했습니다"라고 보고했습니다.

일기 예보에 AI를 사용하는 것은 적용 가능한 기술이 발전하고 성숙해지고 연구자들이 올바른 도구를 개발함에 따라 점점 더 보편화될 것입니다. 오늘의 5일간의 일기예보가 당시의 80%만큼 정확하다면, 업계 전문가 AI는 2030년까지 그 비율을 상당히 높일 것으로 추정하고 있습니다.

AI에는 강력한 고성능 데이터 스토리지가 필요합니다.

날씨 산업에서 AI가 더욱 보편화됨에 따라 AI는 데이터 저장에 대한 기상 기관의 접근 방식에 영향을 미칠 것입니다. AI는 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있으므로 AI 애플리케이션에는 이를 따라잡을 수 있는 강력한 스토리지 솔루션이 필요합니다. 조직에는 다음을 제공하는 데이터 스토리지가 필요합니다.

- - 고성능 – 여기서는 낮은 대기 시간과 높은 처리량이 중요한 요소입니다. 성능이 향상되면 연구자는 프로젝트를 더 빠르고 효율적으로 완료할 수 있습니다.
  - 간단한 확장성 – AI 프로젝트는 연구원이 알고리즘을 훈련하고 개선하는 데 사용할 수 있는 작은 데이터 세트를 특징으로 하는 개발 단계 또는 개념 증명과 같이 소규모로 시작할 수 있습니다. 그러나 AI 애플리케이션이 준비되면 데이터 양이 급증할 가능성이 높습니다. 확장성은 쉽고 빨라야 합니다.
  - 고가용성 – 많은 AI 및 기계 학습 프로젝트가 며칠, 몇 주 또는 몇 달 동안 24시간 내내 실행됩니다. 해당 시스템은 필요한 데이터를 기다릴 필요가 없으므로 데이터 스토리지의 가용성은 높아야 합니다.
  - 강력한 보안 – 데이터 저장소에 대한 접근은 인증 및 승인 프로토콜을 통해 제어되어야 합니다. 데이터는 암호화되어야 하며, 저장 장치가 다른 사람의 손에 들어갈 경우를 대비해 데이터 잠금 및 원격 데이터 삭제와 같은 기능도 스마트합니다.
  - 탄력성 – AI 프로젝트를 위한 데이터 스토리지는 단일 장애 지점에 취약해서는 안 됩니다. 자가 치유 기능을 갖춘 내결함성 스토리지 드라이브가 좋은 선택입니다.

Phison NAND 플래시 스토리지는 가장 집약적인 AI 프로젝트를 지원합니다.

Phison의 엔지니어들은 대용량 AI 워크로드를 포함하여 오늘날의 고급 요구 사항에 맞는 최고 성능의 NAND 플래시 스토리지 솔루션을 개발하고 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.

Phison 스토리지 솔루션은 오늘날 AI 애플리케이션에서 널리 퍼져 있는 네 가지 주요 문제를 해결합니다.

대규모 데이터 세트 – AI는 대량의 정보에 빠르고 안정적으로 액세스해야 합니다.
CPU 효율성 – CPU는 스토리지에서 데이터를 가져와서 전처리하는 역할을 담당하므로 고성능 CPU를 사용하면 훈련 시간이 빨라지고 AI 모델이 향상될 수 있습니다.
높은 GPU 요구 사항 – GPU의 컴퓨팅 성능과 안정성은 대부분의 AI 계산에 매우 중요합니다.
HDD 제한 – 하드 디스크 드라이브의 기계적 부품으로 인해 GPU 및 CPU의 속도 및 일관성 요구 사항을 충족하기가 어렵습니다.

회사의 것과 X1 SSD 플랫폼를 사용하면 더 높은 스토리지 밀도, 더 낮은 전력 소비 및 더 높은 성능을 제공하는 고도로 사용자 정의 가능한 스토리지 솔루션을 얻을 수 있으므로 총 소유 비용을 줄일 수 있습니다. 이 아키텍처는 저전력 소비에 최적화되어 있으며 더 높은 수준의 신뢰성을 위해 독점적인 Phison 5세대 LDPC 오류 감지 및 수정 엔진을 포함하고 있습니다.

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