WeatherNext 2: Google DeepMind의 가장 발전된 기상 예측 모델

• WeatherNext 2는 AI 기반으로 글로벌 기상 예측의 정확도와 효율성을 크게 향상한 모델
• 단일 TPU에서 1분 이내에 수백 가지 기상 시나리오를 생성하며, 기존 모델보다 8배 빠른 예측 속도 제공
• 새로운 Functional Generative Network(FGN) 구조를 통해 물리적으로 일관된 예측을 유지하고, 시간당 해상도까지 지원
• 예측 데이터는 Earth Engine과 BigQuery에서 이용 가능하며, Vertex AI의 조기 접근 프로그램을 통해 맞춤형 추론 기능 제공
• 이 기술은 Search, Gemini, Pixel Weather, Google Maps Platform 등 구글 서비스 전반의 기상 기능을 업그레이드함

WeatherNext 2 개요

• Google DeepMind와 Google Research가 공동 개발한 WeatherNext 2는 AI 기반 기상 예측 모델로, 기존 대비 8배 빠른 속도와 1시간 단위 해상도를 제공
  • 단일 입력에서 수백 개의 가능한 기상 시나리오를 생성
  • 예측은 단일 TPU에서 1분 미만에 완료되며, 기존 물리 기반 슈퍼컴퓨터 모델은 수시간 소요
• 이 모델은 온도, 풍속, 습도 등 99.9%의 변수와 예측 리드타임(0~15일) 에서 이전 모델보다 우수한 성능을 보임
• WeatherNext 2는 지구 전역의 고해상도 예측을 가능하게 하며, 기상 기관의 의사결정 지원에도 활용됨

새로운 AI 모델링 접근법

• WeatherNext 2는 Functional Generative Network(FGN) 라는 새로운 AI 모델링 방식을 채택
  • 모델 구조에 직접 ‘노이즈’를 주입하여 예측 결과가 물리적으로 현실적이고 상호 연결된 상태를 유지
• 이 접근법은 ‘마지널(marginal)’과 ‘조인트(joint)’ 예측 모두에 유용
  • 마지널은 개별 요소(예: 특정 위치의 온도, 고도별 풍속, 습도)
  • 조인트는 여러 요소가 결합된 대규모 기상 시스템으로, 폭염 지역이나 풍력 발전량 예측 등 복합적 현상 분석에 필수
• 모델은 마지널 데이터만으로 학습하지만, 조인트 패턴을 스스로 학습해 복합 예측을 수행

데이터 접근 및 활용

• WeatherNext 2의 예측 데이터는 Google Earth Engine과 BigQuery에서 공개
  • Earth Engine 데이터 카탈로그와 BigQuery Analytics Hub를 통해 조회 가능
• Google Cloud Vertex AI에서는 조기 접근 프로그램을 통해 맞춤형 모델 추론(inference) 기능을 제공
• 이 기술은 Search, Gemini, Pixel Weather, Google Maps Platform의 Weather API 등에 통합되어, 향후 Google Maps의 날씨 정보 기능에도 적용 예정

연구에서 실제로

• WeatherNext 2는 연구 성과를 실제 응용으로 확장한 사례
  • Google은 이 기술을 통해 전 세계 연구자, 개발자, 기업이 복잡한 문제 해결에 활용할 수 있도록 도구와 데이터를 개방
• 향후에는 새로운 데이터 소스 통합과 접근성 확대를 통해 모델 성능을 지속적으로 개선할 계획
• Google은 지리공간 AI 연구 생태계 강화를 위해 Earth Engine, AlphaEarth Foundations, Earth AI 등과 연계

추가 자료

• WeatherNext 2 관련 논문(arXiv: 2506.10772) 공개
• 개발자 문서, Earth Engine 데이터 카탈로그, BigQuery 쿼리 예시, Vertex AI 조기 접근 등록 페이지 제공
• 관련 모델로는 GenCast(극한 기상 예측)와 GraphCast(전 지구적 빠른 예보)가 함께 소개됨