미 국립허리케인센터(NHC)가 허리케인 예보의 정확도와 대응 시간을 개선하기 위해 구글 딥마인드 인공지능 기술을 적극 도입했다. 2025년 6월부터 실무에 통합된 이 AI 도구는 기존 물리 기반 기상 모델의 성능을 상회하는 결과를 보여주었다. 실제로 2025년 시즌 동안 세 차례 발생한 카테고리 5등급 폭풍을 추적하며 동태평양 및 북대서양 지역에서 고품질 예보 자료를 제공했다. 특히 2026년 10월 28일 자메이카를 강타한 허리케인 멜리사가 카테고리 5등급으로 격상될 것을 3일 앞서 정확히 예측해 과거의 예보 방식보다 뛰어난 조기 경보 능력을 입증했다.

AI 기상 모델은 수십 년간 축적된 과거 기후 데이터를 학습하여 대기 패턴을 파악한다. 기존 물리 기반 기상 모델이 풍선과 위성 자료를 바탕으로 복잡한 수학 방정식을 풀어 대기 상태를 시뮬레이션하는 것과 대비되는 점이다. 이를 통해 슈퍼컴퓨터 없이도 기존 모델 대비 최대 100배 빠른 속도로 연산이 가능하다. 이 시스템은 2025년 50개였던 앙상블 구성원을 올해 1,000개로 확대할 계획이다. 다만 기상학자들은 AI가 풍속 변화나 강수량 등 변수를 판단하는 내부 로직을 알 수 없는 블랙박스 모델이라는 점을 우려하고 있다.

현재 NHC를 비롯한 주요 기상 기관들은 다양한 AI 자원을 통합하고 있다. 미국 해양대기청(NOAA)은 기존 전 지구 예보 시스템(GFS)보다 컴퓨팅 자원을 0.3%만 사용하면서 40분 만에 결과를 도출하는 AI 버전을 운용 중이다. 또한 유럽중기예보센터(ECMWF), 엔비디아의 Earth-2 플랫폼, 화웨이 클라우드의 Pangu-Weather 등도 기상 예측 분야에 활용되고 있다. NHC 관계자는 이러한 기술적 전환이 기존 예보 체계를 완전히 대체하는 것이 아니라 진화하는 과정이라고 설명했다. 무엇보다 데이터 해석과 위험 정보 전달, 다양한 모델 간의 통합 조율 등 인간 기상학자의 역할이 여전히 핵심적임을 강조했다.

미 국립허리케인센터(NHC)가 허리케인 예보의 정확도와 대응 시간을 개선하기 위해 구글 딥마인드 인공지능 기술을 적극 도입했다. 2025년 6월부터 실무에 통합된 이 AI 도구는 기존 물리 기반 기상 모델의 성능을 상회하는 결과를 보여주었다. 실제로 2025년 시즌 동안 세 차례 발생한 카테고리 5등급 폭풍을 추적하며 동태평양 및 북대서양 지역에서 고품질 예보 자료를 제공했다. 특히 2026년 10월 28일 자메이카를 강타한 허리케인 멜리사가 카테고리 5등급으로 격상될 것을 3일 앞서 정확히 예측해 과거의 예보 방식보다 뛰어난 조기 경보 능력을 입증했다.

AI 기상 모델은 수십 년간 축적된 과거 기후 데이터를 학습하여 대기 패턴을 파악한다. 기존 물리 기반 기상 모델이 풍선과 위성 자료를 바탕으로 복잡한 수학 방정식을 풀어 대기 상태를 시뮬레이션하는 것과 대비되는 점이다. 이를 통해 슈퍼컴퓨터 없이도 기존 모델 대비 최대 100배 빠른 속도로 연산이 가능하다. 이 시스템은 2025년 50개였던 앙상블 구성원을 올해 1,000개로 확대할 계획이다. 다만 기상학자들은 AI가 풍속 변화나 강수량 등 변수를 판단하는 내부 로직을 알 수 없는 블랙박스 모델이라는 점을 우려하고 있다.

현재 NHC를 비롯한 주요 기상 기관들은 다양한 AI 자원을 통합하고 있다. 미국 해양대기청(NOAA)은 기존 전 지구 예보 시스템(GFS)보다 컴퓨팅 자원을 0.3%만 사용하면서 40분 만에 결과를 도출하는 AI 버전을 운용 중이다. 또한 유럽중기예보센터(ECMWF), 엔비디아의 Earth-2 플랫폼, 화웨이 클라우드의 Pangu-Weather 등도 기상 예측 분야에 활용되고 있다. NHC 관계자는 이러한 기술적 전환이 기존 예보 체계를 완전히 대체하는 것이 아니라 진화하는 과정이라고 설명했다. 무엇보다 데이터 해석과 위험 정보 전달, 다양한 모델 간의 통합 조율 등 인간 기상학자의 역할이 여전히 핵심적임을 강조했다.