목차
1. 서론
2. 과학의 발전과 일기예보의 오류
3. AI 기반 일기예보의 혁신: GraphCast
4. 전통적인 수치해석의 필요성
5. Numerical Analysis와 AI의 비교
6. 결론
7. 파이썬 코드
본문내용
1. 서론
현대 과학 기술의 비약적인 발전에도 불구하고, 일기예보는 여전히 종종 틀린다. 이는 기상 시스템의 복잡성과 예측의 불확실성 때문이며, 지구 온난화로 인하여 예측 난이도가 높아졌다는 이야기도 있다. 최근 구글 딥마인드의 AI 모델 GraphCast가 이러한 문제를 해결하는 데 기여할 것이라는 이야기도 있다. 그렇다면 AI가 앞으로 일기예보를 혁신적으로 개선해줄 수 있을까? 만약 그렇다면 현재도 어느 정도 효과를 보여줘야 하지만, 실상은 그렇지 않다. 그 이유가 무엇이고 AI의 능력을 어떻게 활용할 수 있을까. GraphCast와 같은 AI는 기상 데이터를 분석하고 예측하는 데 있어 뛰어난 성능을 보여주지만, 전통적인 수치해석 방법 대비 한계를 이해하는 것은 여전히 중요하다.
2. 과학의 발전과 일기예보의 오류
굳이 수치를 열거하지 않아도 컴퓨팅 파워는 과거대비 실로 천문학적으로 발전하였다. 수퍼컴퓨터로 예측하는 일기예보의 경우는 어떨까? 정확도는 어느정도 향상되었겠지만, 여전히 예측이 틀리는 경우를 수시로 확인하게 된다.
출처 : 해피캠퍼스